python识别文字图片的模块

A. python有什么好的本地文字识别

你好，如果是英文的话。你可以用下面的库。
pytesser，OCR in Python using the Tesseract engine from Google。是谷歌OCR开源项目的一个模块，可将图片中的文字转换成文本（主要是英文）
如果要识别中文还需要下载对应的训练集：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
，下载”chi_sim.traineddata”，然后到训练数据集的存放路径。下面是一个例子的代码。
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import pytesseract
from PIL import Image

# open image
image = Image.open('test.png')
code = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')
print(code)

B. word图片和文字文混排内容怎么用python读取写入

Python可以利用python-docx模块处理word文档，处理方式是面向对象的。也就是说python-docx模块会把word文档，文档中的段落、文本、字体等都看做对象，对对象进行处理就是对word文档的内容处理。

二，相关概念
如果需要读取word文档中的文字（一般来说，程序也只需要认识word文档中的文字信息），需要先了解python-docx模块的几个概念。

1，Document对象，表示一个word文档。
2，Paragraph对象，表示word文档中的一个段落
3，Paragraph对象的text属性，表示段落中的文本内容。
三，模块的安装和导入
需要注意，python-docx模块安装需要在cmd命令行中输入pip install python-docx，如下图表示安装成功（最后那句英文Successfully installed，成功地安装完成，十分考验英文水平。）

注意在导入模块时，用的是import docx。

也真是奇了怪了，怎么安装和导入模块时，很多都不用一个名字，看来是很有必要出一个python版本的模块管理程序python-maven了，本段纯属PS。

四，读取word文本
在了解了上面的信息之后，就很简单了，下面先创建一个D:\temp\word.docx文件，并在其中输入如下内容。

然后写一段程序，代码及输出结果如下：

#读取docx中的文本代码示例
import docx
#获取文档对象
file=docx.Document("D:\\temp\\word.docx")
print("段落数:"+str(len(file.paragraphs)))#段落数为13，每个回车隔离一段

#输出每一段的内容
for para in file.paragraphs:
print(para.text)

#输出段落编号及段落内容
for i in range(len(file.paragraphs)):
print("第"+str(i)+"段的内容是："+file.paragraphs[i].text)
运行结果：

================ RESTART: F:/360data/重要数据/桌面/学习笔记/readWord.py ================
段落数:13
啊

我看见一座山

雄伟的大山

真高啊

啊

这座山是！

真的很高！
第0段的内容是：啊
第1段的内容是：
第2段的内容是：我看见一座山
第3段的内容是：
第4段的内容是：雄伟的大山
第5段的内容是：
第6段的内容是：真高啊
第7段的内容是：
第8段的内容是：啊
第9段的内容是：
第10段的内容是：这座山是！
第11段的内容是：
第12段的内容是：真的很高！
>>>
总结
以上就是本文关于Python读取word文本操作详解的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

C. Python实现文字识别，来看看大牛怎么实现截图

route('/callback_result', methods = ["POST","GET"])
def callback_result():
try:nm = nmap.PortScanner()
instantiate nmap.PortScanner object
except nmap.PortScannerError:
sys.exit(0)
except:
sys.exit(0)

D. python2.7 ocr 文本识别 应该怎么弄

Python图片文本识别使用的工具是PIL和pytesser。因为他们使用到很多的python库文件，为了避免一个个工具的安装，建议使用pythonxy
pytesser是OCR开源项目的一个模块，在Python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本。pytesser调用了tesseract。当在Python中调用pytesser模块时，pytesser又用tesseract识别图片中的文字。pytesser的使用步骤如下：

首先，安装Python2.7版本，这个版本比较稳定，建议使用这个版本。
其次，安装pythoncv。
然后，安装PIL工具，pytesser的使用需要PIL库的支持。
接着下载pytesser
最后，将pytesser解压，这个是免安装的，可以将解压后的文件cut到Python安装目录的Lib\site-packages下直接使用，比如我的安装目录是：C:\Python27\Lib\site-packages，同时把这个目录添加到环境变量之中。
完成以上步骤之后，就可以编写图片文本识别的Python脚本了。参考脚本如下：
from pytesser import *
import ImageEnhance
image = Image.open('D:\\workspace\\python\\5.png')
#使用ImageEnhance可以增强图片的识别率
enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)
image_enhancer = enhancer.enhance(4)
print image_to_string(image_enhancer)

tesseract是谷歌的一个对图片进行识别的开源框架，免费使用，现在已经支持中文，而且识别率非常高，这里简要来个helloworld级别的认识
下载之后进行安装，不再演示。
在tesseract目录下，有个tesseract.exe文件，主要调用这个执行文件，用cmd运行到这个目录下，在这个目录下同时放置一张需要识别的图片，这里是123.jpg
然后运行:tesseract 123.jpg result
会把123.jpg自动识别并转换为txt文件到result.txt
但是此时中文识别不好
然后找到tessdata目录，把eng.traineddata替换为chi_sim.traineddata,并且把chi_sim.traineddata重命名为eng.traineddata
ok,现在中文识别基本达到90%以上了

E. python怎么识别图片文字

可以调用opencv来进行识别

F. python3.5能用的图片识别库，可以识别图片上的英文数字和汉字

先看看你的Visual Studio 14 运行库（64位的系统X86/X64的最好都装上）是不是没有装，如果没有安装的话先装上；如果已经安装了的话，修复一下看看。如果还不行的话那就意味着这些库暂时还不支持Python 3.5.2，还得耐心等待或者使用其他能实现所需要功能的库。你可以试试下载EXE文件自己安装，或者下载源码自己编译。
我在我的电脑（XP/Python3.4.4）上用pip安装试了一下，tesseract-ocr安装不上，其他两个没有问题，估计暂时还不支持Python3.X吧。
tesseract-ocr的EXE安装包下载地址：https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr-alt/files/?source=navbar
我没有尝试使用EXE安装包安装楼主可以自己尝试一下。
希望对楼主有帮助。

G. 怎样使用Python图像处理

Python图像处理是一种简单易学，功能强大的解释型编程语言，它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程，下文进行对Python图像处理进行说明。
当然，首先要感谢“恋花蝶”，是他的文章“用Python图像处理 ” 帮我坚定了用Python和PIL解决问题的想法，对于PIL的一些介绍和基本操作，可以看看这篇文章。我这里主要是介绍点我在使用过程中的经验。
PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值图模式等。
但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用固定的阈 值127来实现的，即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0。为了能够通过自定义的阈值实现灰度图到二值图的转换，就要用到 Image.point函数。
深度剖析Python语法功能
深度说明Python应用程序特点
对Python数据库进行学习研究
Python开发人员对Python经验之谈
对Python动态类型语言解析

Image.point函数有多种形式，这里只讨论Image.point(table, mode)，利用该函数可以通过查表的方式实现像素颜色的模式转换。其中table为颜色转换过程中的映射表，每个颜色通道应当有256个元素，而 mode表示所输出的颜色模式，同样的，''L''表示灰度，''1''表示二值图模式。
可见，转换过程的关键在于设计映射表，如果只是需要一个简单的箝位值，可以将table中高于或低于箝位值的元素分别设为1与0。当然，由于这里的table并没有什么特殊要求，所以可以通过对元素的特殊设定实现（0, 255）范围内，任意需要的一对一映射关系。
示例代码如下：
import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')

IT部分通常要完成的任务相当繁重但支撑这些工作的资源却很少，这已经成为公开的秘密。任何承诺提高编码效率、降低软件总成本的IT解决方案都应该进行 周到的考虑。Python图像处理所具有的一个显着优势就是可以在企业的软件创建和维护阶段节约大量资金，而这两个阶段的软件成本占到了软件整个生命周期中总成本 的50%到95%。
Python清晰可读的语法使得软件代码具有异乎寻常的易读性，甚至对那些不是最初接触和开发原始项目的程序员都 能具有这样的强烈感觉。虽然某些程序员反对在Python代码中大量使用空格。
不过，几乎人人都承认Python图像处理的可读性远胜于C或者Java，后两 者都采用了专门的字符标记代码块结构、循环、函数以及其他编程结构的开始和结束。提倡Python的人还宣称，采用这些字符可能会产生显着的编程风格差 异，使得那些负责维护代码的人遭遇代码可读性方面的困难。转载

H. 识别图片的python代码

网址403权限错误。
如果是个人网站，建议检查；如果仅仅是为了测试，建议将图片上传到图床上测试。
提问时建议隐藏API_ID和API_KEY，保护自己的信息。

I. PYTHON如何调取OCR识别模块识别发票并输出到EXCLE

import qqai
from os import path
from win32com.client import Dispatch
import os
from datetime import datetime

def file_path():
global path_this_file
path_this_file = path.abspath('.') + "\\"
global path_excel
path_excel = path_this_file + '信息导出.xlsx'
global path_pic_file
path_pic_file = path_this_file + '照片'

def get_pic_name():
pic_list = []
for pic in os.listdir(path_pic_file):
pic_path = path_pic_file + '\\' + pic
pic_list.append(pic_path)
return pic_list

def HandwritingOCRImage(filename):
robot = qqai.vision.ocr.HandwritingOCR(app_id, app_key)
useless_list = ['登记表']
value_list = []
with open(filename, 'rb') as image_file:
result = robot.run(image_file)
item_list = result['data']['item_list']
for value in item_list:
words= value['itemstring']
if words in useless_list:
continue
else:
value_list.append(words)
return value_list

def get_useful_list(value_list):
key_list = ['姓名', '性别', '出生日期', '国家/地区', '民族', '职业', '手机号码', '固定电话', '证件类型', '证件有效期限', '证件号码', '通讯地址', '邮编']
useful_list = []
for words in value_list:
if words in key_list:
key_index = value_list.index(words)
next_index = key_index + 1
if value_list[next_index] in key_list:
useful_list.append('')
else:
if words == '证件号码':
ID_NUM = "'" + str(value_list[next_index]) #这边是为了避免科学计数法的问题
useful_list.append(ID_NUM)
else:
useful_list.append(value_list[next_index])
else:
continue
return useful_list

def put_into_excel(useful_list):
xl = Dispatch("Excel.Application")
xl.Visible = False # True是显示， False是隐藏
xl.DisplayAlerts = 0
excel_input = xl.Workbooks.Open(path_excel)
sheet = excel_input.Sheets('Sheet1')
max_row = sheet.UsedRange.Rows.Count
values = len(useful_list)
for i in range(values):
sheet.Cells(max_row + 1, i + 1).Value = str(useful_list[i])
excel_input.Save()
excel_input.Close()
xl.quit()

starttime = datetime.now()
"""腾讯AI开放平台 图片识别"""
app_id = '2110179251'
app_key = '******'
"""app_id , app_key 可以自己去腾讯AI开放平台注册，是免费的"""

file_path()
pic_list = get_pic_name()
for filename in pic_list:
value_list =HandwritingOCRImage(filename)
useful_list = get_useful_list(value_list)
put_into_excel(useful_list)
endtime = datetime.now()
total_time = (endtime - starttime).seconds
print(">>>成功录入信息{}条，总共耗时{}秒！".format(len(pic_list),total_time))

J. python2.7 ocr 文本识别 怎么弄的啊

《PandaOCR v2.7图片文字识别》网络网盘资源免费下载:

链接: https://pan..com/s/1nsqG9Fs5lLED4mCe798Nfw

PandaOCR v2.7最新版是一款专注于OCR 文字识别的免费软件，支持多功能 OCR 识别、即时翻译和朗读等。软件的功能非常的多并且强大，能够进行截图内容识别，剪切OCR识别还有各种图片内容识别，能够帮助用户非常快捷方便的将文本，图纸或者图片内的文字识别出来给用户免费使用，这样就不需要用户去看着文字一个字一个字的手打出来，非常的节省用户的工作时间。