首先要下载tesseract,它是给tesserocr提供支持的。下载地址为:
打开之后可以看到有很多文件,带dev的为开发版本,不带dev的为稳定版本,我们选择下载不带dev的版本,
比如最新的这个:tesseract-ocr-w64-setup-v4.1.0.20190314.exe
下载完成之后运行安装,一直点击next,直到出现如下页面:
在Additional language data中包含了OCR支持识别的各国语言包,可以根据情况选择,我这里就选择了中文的:
之后的过程就不用赘述了,这里因为我只选择了中文语言包,所以下载起来还是很快的。
使用pip3 install tesserocr 进行安装。我在安装的时候碰到了下面这个问题:
解决办法:
1)下载对应版本的whl包进行安装,下载地址: https://github.com/simonflueckiger/tesserocr-windows_build/releases
比如我的Python版本是3.7,电脑是Windows64位,所以我下载的是: tesserocr-2.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
下载完之后使用pip3 进行安装:
2)安装Visual Studio,比如VS2017。这个怎么说呢,虽然它里面包含了很多包,安装起来也很简单,但是如果你想卸载就很蛋疼了,而且这个软件会占用C盘几个G的空间,所以我个人是不推荐使用这个办法。
三.配置环境变量
首先找到你tesseract安装的目录位置,比如D:\Tesseract-OCR,然后将该路径添加到环境变量path中:
之后新建一个系统变量TESSDATA_PREFIX,对应的值为:D:\Tesseract-OCR\tessdata:
import tesserocr
from PIL import Image
img = Image.open("test.jpg")
print(tesserocr.image_to_text(img))
在第一次运行的时候可能会出现下面这个错误:
RuntimeError: Failed to init API, possibly an invalid tessdata path: E:\Python\/tessdata/
解决办法:将tesseract安装目录下的tessdata文件夹复制到你的Python安装目录下。
我们可以看到tesserocr在不处理图片直接使用的情况下,识别的效果其实是比较差的,如果我们想要提高OCR识别的准确度,可以进行相应的识别训练。
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