提取图片上的文字很难吗?看我用几行代码搞定它!

发布于 2021-09-06 08:41

来源:blog.csdn.net/weixin_44671737/article/details/110000864

摘要

一、tesseract-ocr介绍

ocr含义是Optical Character Recognition,含义即视觉字符识别。而tesseract是该领域特别优秀开源的作品。

官方的tesseract定义:

OCR engine - libtesseract and a command line program - tesseract.

即tesseract包括一个视觉字符识别引擎libtesseract和命令行程序tesseract。

当前最新稳定版本是4.x.x基于LSTM,源码可从找到tesseract的GitHub: tesseract.找到。

关于tesseract的工作模式如上图所示。假设现在有一个图片输入,整个执行流程为:

  1. 输入(一张图片)
  2. 有用信息提取(比如一个图片上只有一个字,那其他留白的是无用,这个字上每个色素是有效的并且相关)
  3. 找出文字/线条
  4. 字符分类集
  5. 输入与分类集对比找出最接近的
  6. 输出识别结果

二、安装tesseract

第一步下载

下载合适的exe安装文件:

网址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/,下载完成后后装即可

第二步环境变量配置

在path变量中加入tesseract-ocr的安装路径

第三步安装成功检测

使用tesseract指令,显示如下:

linux环境下载安装与上述类似

下载leptonica 和 tesseract两个包,解压安装,配置环境变量即可。网上很容易找到该安装包。

三、使用命令行

1.tesseract + 图片路径 + 保存结果名 + -l 语言集

示列: tesseract 1606150081.png 1606150081 -l chi_sim

2.tesseract + 图片路径 +stdout -l +语言集

示列: tesseract D:\company\ruigushop\spring-2s\test.png stdout -l chi_sim

四、程序实现(Python)

程序设计思路:

上传图片 -> 保存 ->对上传的图片执行tesseract指令->获取识别结果

# coding=utf-8
from flask import Flask, request
import os
import datetime
import time

app = Flask(__name__)


def get_time_stamp():
    times = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    array = time.strptime(times, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    time_stamp = int(time.mktime(array))
    return time_stamp


@app.route('/image/extract', methods=['POST'])
def pure_rec():
    file = request.files.get('file')
    ts = str(get_time_stamp())
    up_path = os.path.join(ts + file.filename)
    file.save(up_path)
    cmd = "tesseract "+up_path+" " + ts + " -l chi_sim"
    print(cmd)
    os.system(cmd)
    with open(ts+".txt"'r+', encoding="utf-8"as f:
        result = f.read()
        return result


    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)

五、程序实现(Java)

不需要任何引入第三方jar包,搭建一个简单的springboot web项目就可以了,没有其他额外的依赖。

Controller:

package com.lbh.web.controller;

/*
 * Copyright@lbhbinhao@163.com
 * Author:liubinhao
 * Date:2020/11/23
 * @author liubinhao
 */

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;

@RestController
public class LiteralExtractController {

    @PostMapping("/image/extract")
    public String reg(@RequestParam("file")MultipartFile file) throws IOException {
        String result = "";
        String filename = file.getOriginalFilename();
        File save = new File(System.getProperty("user.dir")+"\\"+filename);
        if (!save.exists()){
            save.createNewFile();
        }
        file.transferTo(save);
        String cmd = String.format("tesseract %s stdout -l %s",System.getProperty("user.dir")+"\\"+filename,"chi_sim");
        result = cmd(cmd);
        return result;
    }

    public static String cmd(String cmd) {
        BufferedReader br = null;
        try {
            Process p = Runtime.getRuntime().exec(cmd);
            br = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
            String line = null;
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            while ((line = br.readLine()) != null) {
                sb.append(line + "\n");
            }
            return sb.toString();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        finally
        {
            if (br != null)
            {
                try {
                    br.close();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        return null;
    }
}

六、实验测试

很简单二十多行代码就完成了,看看效果怎么样吧。

测试一图片:

测试一结果:

测试二图片:

测试二结果:

perfect,识别的很准确,第二个测试全部是英文字符的时候我们采用了中文训练的数据集,虽然也很好的识别了,但是速度会慢很多。

七、总结

上述代码中基本没有难点,直接复制即可使用。此外,tesseract作为一款优秀的开源字符识别软件,但它也不是万能的,tesseract只能识别规则的字符,对于一些艺术字,抽象字它是无能为力的。

< END >

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