簡介

效果圖

圖片
測試圖
測試結果

環境

• ubuntu
• python2.7

安裝

• tesseract

sudo apt-get install tesseract-ocr

• 安裝tesseract tessdata https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 下載對應語言文字學習資料，並儲存到/usr/share/tesseract-ocr/tessdata 或 /usr/share/tessdata 位置

• pyocr

sudo pip install pyocr

測試程式碼

• demo.py

from PIL import Image
import sys

import pyocr
import pyocr.builders

import sys

tools = pyocr.get_available_tools()

if len(tools) == 0:
    print("Not found OCR tool")
    sys.exit(1)

tool = tools[0]
print("Will use tool: '%s'" % (tool.get_name()))

langs = tool.get_available_languages()
print("Available languages: '%s'" % ", ".join(langs))
print("Will use lang '%s'" % ("chi_sim"))

txt = tool.image_to_string(
    Image.open('images/jjj.jpg'),
    lang='chi_sim',
    builder=pyocr.builders.TextBuilder(tesseract_layout=6)
)

print(txt)

 

執行

python2 demo.py

評價

文字識別的精度有待提升。一些畫素低的，如標點符號都不能很好的解析出來。有興趣的同學可以深入研究一下。

本文涉及程式碼

參考連結