一、前言
不知道大家有沒有遇到過這樣的問題，就是在某個(gè)軟件或者某個(gè)網(wǎng)頁(yè)里面有一篇文章，你非常喜歡，但是不能復(fù)制。或者像百度文檔一樣，只能復(fù)制一部分，這個(gè)時(shí)候我們就會(huì)選擇截圖保存。但是當(dāng)我們想用到里面的文字時(shí)，還是要一個(gè)字一個(gè)字打出來(lái)。那么我們能不能直接識(shí)別圖片中的文字呢？答案是肯定的。
二、
文字識(shí)別是ORC的一部分內(nèi)容，ORC的意思是光學(xué)字符識(shí)別，通俗講就是文字識(shí)別。是一個(gè)用于文字識(shí)別的工具，我們結(jié)合使用可以很快的實(shí)現(xiàn)文字識(shí)別。但是在此之前我們需要完成一個(gè)繁瑣的工作。
（1）的安裝及配置
的安裝我們可以移步到該網(wǎng)址 ，我們可以看到如下界面：
有很多版本供大家選擇，大家可以根據(jù)自己的需求選擇。其中w32表示32位系統(tǒng)堊白分析系統(tǒng)讀取圖片，w64表示64位系統(tǒng)，大家選擇合適的版本即可，可能下載速度比較慢，大家可以選擇鏈接：/s/adw 提取碼：ayel下載。安裝時(shí)我們需要知道我們安裝的位置，將安裝目錄配置到系統(tǒng)path變量當(dāng)中，我們路徑是D:\\-OCR。
我們右擊我的電腦/此電腦->屬性->高級(jí)系統(tǒng)設(shè)置->環(huán)境變量->Path->編輯->新建然后將我們的路徑復(fù)制進(jìn)去即可。添加好系統(tǒng)變量后后我們還需要依次點(diǎn)確定，這樣才算配置好了。
（2）下載語(yǔ)言包
默認(rèn)是不支持中文的，如果想要識(shí)別中文或者其它語(yǔ)言需要下載相應(yīng)的語(yǔ)言包，下載地址如下： ，進(jìn)入網(wǎng)站后我們往下翻：
其中有兩個(gè)中文語(yǔ)言包，一個(gè)-和-，它們分別是簡(jiǎn)體中文和繁體中文，我們選擇需要的下載即可。下載完成后我們需要放到的路徑下的目錄下，我們路徑是D:\\-OCR\。
（3）其它模塊下載
除了上面的步驟，我們還需要下載兩個(gè)模塊：
pip install pytesseract
pip install pillow
第一個(gè)是用于文字識(shí)別的，第二個(gè)是用于圖片讀取的。接下來(lái)我們就可以進(jìn)行文字識(shí)別了。
三、文字識(shí)別（1）單張圖片識(shí)別
接下來(lái)的操作就要簡(jiǎn)單的多堊白分析系統(tǒng)讀取圖片，下面是我們要識(shí)別的圖片：
接下來(lái)就是我們文字識(shí)別的代碼：
import pytesseract
from PIL import Image
# 讀取圖片
im = Image.open('sentence.jpg')
# 識(shí)別文字
string = pytesseract.image_to_string(im)
print(string)
識(shí)別結(jié)果如下：
Do not go gentle into that good night!
因?yàn)槟J(rèn)是支持英文的，所以我們可以直接識(shí)別，但是當(dāng)我們要識(shí)別中文或其它語(yǔ)言時(shí)就需要做些修改：
import pytesseract
from PIL import Image
# 讀取圖片
im = Image.open('sentence.png')
# 識(shí)別文字，并指定語(yǔ)言
string = pytesseract.image_to_string(im, lang='chi_sim')
print(string)
在識(shí)別時(shí)，我們?cè)O(shè)置lang=''，也就是把語(yǔ)言設(shè)置為簡(jiǎn)體中文，只有當(dāng)你的目錄下有簡(jiǎn)體中文包該設(shè)置才會(huì)生效。下面是我們用來(lái)識(shí)別的圖片：
識(shí)別結(jié)果如下：
不 要 溫 順 的 走 進(jìn) 那 個(gè) 良 夜
圖片內(nèi)容被準(zhǔn)確識(shí)別出來(lái)了。有一點(diǎn)我們需要知道，在我們將語(yǔ)言設(shè)置為簡(jiǎn)體中文或其它語(yǔ)言后，還是可以識(shí)別出英文字符。
（2）批量圖片識(shí)別
既然我們把單張圖片識(shí)別列出來(lái)了，就肯定還有批量圖片識(shí)別這個(gè)功能，這就需要我們準(zhǔn)備一個(gè)txt文件了，比如我有text.txt文件，內(nèi)容如下：
sentence1.jpg
sentence2.jpg
我們將代碼修改為如下：
import pytesseract
# 識(shí)別文字
string = pytesseract.image_to_string('text.txt', lang='chi_sim')
print(string)
但是這樣自己寫一個(gè)txt文件難免有些麻煩，因此我們又可以進(jìn)行如下修改：
import os
import pytesseract
# 文字圖片的路徑
path = 'text_img/'
# 獲取圖片路徑列表
imgs = [path + i for i in os.listdir(path)]
# 打開文件
f = open('text.txt', 'w+', encoding='utf-8')
# 將各個(gè)圖片的路徑寫入text.txt文件當(dāng)中
for img in imgs:
f.write(img + '\n')
# 關(guān)閉文件
f.close()
# 文字識(shí)別
string = pytesseract.image_to_string('text.txt', lang='chi_sim')
print(string)
這樣我們只需要傳入一個(gè)文字圖片的根目錄就可以批量進(jìn)行識(shí)別了。在測(cè)試過程中發(fā)現(xiàn)，對(duì)手寫體、行楷等飄逸的字體識(shí)別不準(zhǔn)確，對(duì)一些復(fù)雜的字識(shí)別也有待提升。但是宋體、印刷體等筆畫嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖煮w識(shí)別準(zhǔn)確率很高。另外如果圖片的傾斜大于一定的角度，識(shí)別結(jié)果也會(huì)有很大差別。更多內(nèi)容可以關(guān)注公眾號(hào)：。