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Pytesseract集字符白名单
阅读量:805 次
发布时间:2023-03-05

本文共 1076 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

PyTesseract 是一个强大的 OCR(光学字符识别)工具,能够帮助我们从图像中提取有用文本信息。为了更精确地识别特定字符,PyTesseract 提供了一些配置选项,允许我们限制 OCR 只读取指定范围内的字符。

限制 OCR 读取范围

在 PyTesseract 中,我们可以使用以下代码来限制 OCR 只读取特定范围内的字符:

import pytesseractfrom PIL import Image# 打开图片image = Image.open('image.png')# 使用 PyTesseract 将图片转换为文本,限制只读取数字text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng', config='digit')print(text)

在这个示例中,我们使用了 PyTesseract 的内置语言识别功能(lang='eng' 表示英语),并通过配置参数 config='digit' 限制了 OCR 只读取数字字符。

如果你想自定义字符集合,可以使用以下代码:

import pytesseractfrom PIL import Image# 打开图片image = Image.open('image.png')# 创建一个自定义字符集合custom_characters = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'# 使用 PyTesseract 将图片转换为文本,限制只读取这个自定义的字符集合text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng', config=f'--psm 6 --oem 1 -c tessedit_char_whitelist={custom_characters}')print(text)

注意:确保图片中的文字完全符合自定义字符集合,否则可能会导致 OCR 结果不准确。

扩展应用:人工智能大模型

PyTesseract 已经是一个强大的 OCR 工具,但你也可以利用它来训练自定义大模型。例如,你可以使用 Tesseract 的训练工具来训练一个专门识别数字的大模型,然后将其部署到服务器上,以便在其他需要 OCR 的服务中使用。

通过合理配置 PyTesseract,你可以显著提升 OCR 的准确性和效率。这些配置选项不仅适用于简单的数字识别,还可以应用在更复杂的字符识别任务中。

转载地址:http://gcafk.baihongyu.com/

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