首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用tesseract从图片中读取突出显示的文本

Tesseract是一个开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,可以从图片中提取出突出显示的文本。它支持多种编程语言,并且具有高度的准确性和可靠性。

Tesseract的主要特点包括:

  1. 文本识别准确性高:Tesseract使用先进的机器学习算法和模式识别技术,能够准确地识别图片中的文本。
  2. 多语言支持广泛:Tesseract支持超过100种语言的文本识别,包括中文、英文、日文、韩文等。
  3. 灵活的部署方式:Tesseract可以在各种操作系统上部署和运行,包括Windows、Linux和macOS等。
  4. 易于集成和使用:Tesseract提供了丰富的API和开发工具,使得开发人员可以轻松地将其集成到自己的应用程序中。

使用Tesseract从图片中读取突出显示的文本的步骤如下:

  1. 安装Tesseract:根据操作系统的不同,可以通过包管理器或者从Tesseract官方网站下载安装程序进行安装。
  2. 准备图片:将包含突出显示文本的图片准备好,确保图片清晰度较高,文本部分突出且易于识别。
  3. 编写代码:根据所选择的编程语言,使用Tesseract提供的API进行文本识别。以下是使用Python进行示例:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pytesseract
from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open('image.jpg')

# 使用Tesseract进行文本识别
text = pytesseract.image_to_string(image)

# 输出识别结果
print(text)
  1. 运行代码:执行代码,Tesseract将会对图片进行文本识别,并将结果输出到控制台或保存到文件中。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云OCR(Optical Character Recognition)服务。该服务提供了基于Tesseract的OCR能力,可以方便地将图片中的文本提取出来。您可以通过腾讯云官方网站了解更多关于腾讯云OCR服务的信息:腾讯云OCR服务

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 教你python自动识别图文验证码的解决方案!

    对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi

    01
    领券