1. 缘起
投资了一点美股,总要参考个股资料的(虽然巴菲特老人家觉得分析技术资料没有用),发现一个一个查找,效率太低了。于是想起来用Python写个爬虫程序。话说,不偷懒的码农不是好的码农。发些一般股票app上没有PEG指标(参考股神彼得林奇相关资料)!但是Nasdaq官网上有。
举个栗子:阿里巴巴PEG如下

PEG的值竟然是图片形式的!所以任务就是下载一堆图片,然后识别图片上文字(OCR),马上着手行动。
2. 读取文本
自选股列表:

读取文本代码:

3. 下载PEG图片

4. 裁剪图像,获取ROI区域
用到OpenCV Python版本

效果如下:

5. 分割数字
直接用tesseract识别,出现 Empty page的错误,猜想tesseract不能处理噪声或者干扰图像,
所以需要对图像进行预处理,而且要把数字图像分割出来。
用到cv2.SimpleBlobDetector_create()


效果如下:

6. 用tesseract OCR识别数字
用到下列命令
tesseract filename -psm 7 stdout digits
digits表示只识别数字

7. 最终结果如下:
启动代码
python3 mystock.py

基本上满足需求,不算完美,0.99 识别为0.55,识别率不算太高,后续加入训练数据,应该可以提升识别率。一件看似简单的事情,做到极致还是不容易的。
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