Python編程實現的圖片識別功能示例
本文實例講述了Python編程實現的圖片識別功能。分享給大家供大家參考，具體如下：
1. 安裝PIL，官方沒有WIN64位，Pillow替代
pip install Pillow-2.7.0-cp27-none-win_amd64.whl
2. 安裝Pytesser
下載pytesser_v0.0.1.zip，解壓后復制進Python27\Lib\site-packges\pytesser路徑下，無pytesser則新建
在Python27\Lib\site-packges\pytesser中新建一pytesser.pth文件,內容為pytesser
在pytesser內，修改三點
① pytesser.py修改成__init.py__
② 修改pytesser.py
import Image
改為
from PIL import Image
tesseract_exe_name = 'tesseract' 改為tesseract_exe_name = 'Python27\\Lib\\site-packges\\pytesser\\tesseract' 注意\轉義
③ 安裝Tesseract
下載Tesseract OCR engine：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ ，
下載后解壓，找到tessdata文件夾，用其替換掉pytesser解壓后的tessdata文件夾即可。
不過除了測試用驗證碼之外，其余的系統驗證碼的識別率很低。
附測試代碼
from pytesser import *
from PIL import Image, ImageEnhance
im = Image.open('D:\Python27\Lib\site-packages\pytesser\phototest.tif')
im2 = Image.open(r'D:\Python27\Lib\site-packages\pytesser\fnord.tif','r')
im3 = Image.open(r'F:\PROJECT\python\code\Study_1\src\20170424\cp.jpg','r') #文件讀寫模式以防報錯
#圖片處理1：：黑白處理
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im3)
image2 = enhancer.enhance(5)
image2.show()
print image_to_string(image2)
#圖片處理2: 降噪處理
imgry = im3.convert('L') #灰度處理
#灰度處理基礎上二值化處理
threshold = 140
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
out = imgry.point(table, '1')
out.show()
text = image_to_string(out)
if text.isspace() :
print "FAILE"
else:
print text
#print text
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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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