今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
机器之心报道 机器之心编辑部 这个文本 OCR 小工具，能让你「所截即所得」。 在我们办公时，是不是经常遇到图片内容转文字的需求？ 你是用什么工具解决的呢？是手机自带拍照转文字功能？还是使用 QQ 里面的工具？ 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接：https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行 text
今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot，只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
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有个需求，需要从一张图片中识别出中文，通过python来实现，这种这么高大上的黑科技我们普通人自然搞不了，去github找了一个似乎能满足需求的开源库-tesseract-ocr： Tesseract的OCR引擎目前已作为开源项目发布在Google Project，其项目主页在这里查看https://github.com/tesseract-ocr， 它支持中文OCR，并提供了一个命令行工具。python中对应的包是pytesseract. 通过这个工具我们可以识别图片上的文字。 笔者的开发环境如下： ma
文章目录 Python 图片识别 OCR #1 需求 #2 环境 #3 安装 #3.1 macOS #3.2 Linux(CentOS) #4 使用 #4.1 python安装pytesseract库 #4.2 Python代码 #5 在线案例 Python 图片识别 OCR #1 需求 识别图片中的信息,如二维码 #2 环境 macOS / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 macOS 安装 tesseract //只安装tesseract，不安装训练工具 brew install
在接口自动化工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库，包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较，并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
4）测试两张图片，denggao.jpg（中文信息）、test.jpg（英文信息）
自学Python3第5天，今天突发奇想，想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单，只需要一行代码就能搞定
下载Tesseract-OCR 5.0.0-alpha.20201127安装包并安装！然后在环境变量中添加
光学字符识别（OCR）现在已经有很广泛的应用了，很多开源项目都会嵌入已有的 OCR 项目来扩展能力，例如 12306 开源抢票软件，它就会调用其它开源 OCR 服务来识别验证码。很多流行的开源项目，其背后或多或少都会出现 OCR 的身影。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大。 pytesseract：图像识别库。
最近工作中有把图片中的文字和数字识别出来的需求，但是网上的图片转excel有些直接收费，有些网址每天前几次免费，后续依然要收费。
安装这两个包可以借助pip - 1，命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract - 2，如果你用的pycharm编辑器，就可以直接借助pycharm实现快速安装。 在pycharm的Settings设置页按照下面步骤操作
从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ，但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装，所以它的核心是 tesseract。 因此，在安装 tesserocr 之前，我们需要先安装tesseract。
在日常办公或者学习中，往往存在这样一个工作场景，比如，“老王，我这里有一张图片，你把里面的文字信息给我整理出来”，都2021年了，你真的还在手敲图片文字信息么？那么还不赶紧收藏这篇秘籍，这里本渣渣总结了三种方法，教你如何将图片上的文字信息提取出来，图片转成文字信息的方法。
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型，安装后即可直接使用。cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
我们以识别诗词为例 下面是我们要识别的图片 先看下效果图 我们运行代码后识别的结果,有几个字没有正确识别，但是大多数字都能识别出来。 一行代码就能识别图片，我们背后要做些准备工作的 这里我们需要用到两个库：pytesseract和PIL 同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr 下面就来讲讲这几个库的安装，因为只有这几个库安装好以后Python才能实现一行代码实现图片文字识别 一，pytesseract和PIL的安装 安装这两个包可以借助pip - 1，命令行安装 pip install
需要环境 Python3.x以上 需要安装PIL以及tesseract-ocr引擎。点我下载tesseract-ocr引擎 如何使用 pip install pytesser3 如图： 【可
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围，包含所识别出来的文字，顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能存在长句子换行被切断、不合理的分词、对应错位等问题，你需要结合上下文语义进行综合判断，以抽取准确的关键信息。输出为json格式。
近期GitHub上一位大神开源了一个叫做chineseocr_lite的OCR的项目，这是一个超轻量级中文OCR，支持竖排文字识别、NCNN推理，识别模型型仅17M（Psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M)）。
github官网：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。
经常在网上查询文档资料的朋友一定有过这样的经历：好不容易找到了需要的内容，可是别说下载了，连复制一句话都不给复制的。尤其是 PDF 文档和图片类资料，就算我们充值下载到本地，很多也无法复制文本，只能手动敲出来。
1、PaddleOCR是基于深度学习的ocr识别库，中文识别精度相当还不错，能够应对大多数文字提取需求。
Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并求诸于G
有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。
2.安装配套环境 2.1 首先安装OCR字符识别库Tesseract 下载网址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 我下载的是：tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe
n全新发布数据合成工具Style-Text：可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多个场景验证，效果均提升15%以上。
能提取图片中的文字的技术，将图片翻译成文字的技术一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition) 简写为OCR。而tesseract是一个OCR库，由谷歌赞助，是一个比较优秀的图像识别开源库。它具有很高的识别度，也具有很高的灵活性，可以通过训练识别任何字体。 tesseract库的官方文档
pytesseract只是tesseract-ocr的一种实现接口。所以要先安装tesseract-ocr（大名鼎鼎的开源的OCR识别引擎）。
参数： image 图片文件路径，支持png、tiff、jpeg等格式 engine tesseract引擎，通过函数tesseract()来创建 language 训练数据的语言字符简写，默认为英语（eng） datapath 训练数据的路径，模型为系统库 options tesseract引擎的相关参数，默认为NULL，可查看文档 cache 可以使用训练数据的缓存版本，默认为TRUE
今天来分享一篇办公干货文章：用Python批量识别发票并录入到Excel表格。对于财务专业等学生或者公司财务人员来说，将报账发票等汇总到excel简直就是一个折磨。
今天和大家介绍一个超轻量级的中文 OCR 项目，目前这个项目已在 GitHub 上标星 6.7k。
https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 如果安装时勾选下载其他语言包，会提示下载失败，因为下载地址被墙，需要科学上网，或者安装的时候不勾选。 语言包下载：https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files
cnocr是用来做中文OCR的Python 3包。cnocr自带了训练好的识别模型，安装后即可直接使用。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_628cc2b70101cjvp.html
最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求，在工作、生活中常常会用到，比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。
cnocr主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。cnocr目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
因为学校要求要刷一门叫《包装世界》的网课，而课程里有200多道选择题，而且只能在手机完成，网页版无法做题，而看视频是不可能看视频的，这辈子都不可能看…所以写了几行代码来进行百度搜答案。
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