Tesseract的安裝及配置

在Python爬蟲過程中，難免遇到各種各樣的驗(yàn)證碼問題，最簡(jiǎn)單的就是​這種驗(yàn)證碼了，那么在遇到驗(yàn)證碼的時(shí)候該怎么辦呢？我們就需要OCR技術(shù)了，OCR-即Optical Character Recognition光學(xué)字符識(shí)別，是指通過掃描字符，然后將其形狀翻譯成電子文本的過程。而tesserocr是Python的一個(gè)OCR識(shí)別庫(kù)，所以在安裝tesserocr之前，我們需要安裝tesseract這個(gè)東西

下載地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/可以選擇下載不帶dev的穩(wěn)定版本，我下載的是3.05.01版本的，不過這個(gè)版本的可能比較早了，識(shí)別能力不是很厲害，讀者可以選擇下載最新版本的3.05.02，識(shí)別能力應(yīng)該會(huì)好很多。

下載完就是一路雙擊，在最后的Additional Language data(download)選上這個(gè)選項(xiàng)，是OCR支持各種語言的包，然后繼續(xù)安裝，直到安裝成功。

我的安裝路徑為：G:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR

安裝完成后就得需要配置環(huán)境變量，打開環(huán)境變量設(shè)置，在path中加入如下

​的設(shè)置，這樣tesseract就安裝成功并配置完成了、

tesserocr庫(kù)的安裝

剛開始我直接在cmd下輸入 pip install tesserocr 很不幸報(bào)錯(cuò)了，報(bào)錯(cuò)類似于如下。。。因?yàn)橹拔业膱?bào)錯(cuò)，沒有截圖。所以。。

就是類似于這種的截圖，這該怎么辦，難道要去下載visual C++嗎？我們有更好的解決方法，下載對(duì)應(yīng)的.whl文件

下載地址：https://github.com/simonflueckiger/tesserocr-windows_build/releases一定要下載對(duì)應(yīng)版本的

我的是3.5.1，所以我下載的是這個(gè)版本的。讀者可以自行選擇。

我的tesserocr-2.2.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件下載在G盤根目錄下，然后在cmd里輸入 pip install G:\tesserocr-2.2.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl 開始安裝whl文件，發(fā)現(xiàn)報(bào)錯(cuò)了。提示不能安裝whl文件。。原來是沒有安裝wheel。

然后我就去安裝了wheel 直接 pip install wheel即可。

安裝成功 在輸入pip install G:\tesserocr-2.2.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl 發(fā)現(xiàn)開始安裝了。

哎心累啊，總算弄好了。但是，我在pycharm中調(diào)用tesserocr 這個(gè)庫(kù)，他又提示報(bào)錯(cuò)了，這是為什么呢？百度了一下最終解決。

原來需要在pycharm下的terrminal下輸入如下圖：

如果報(bào)錯(cuò)了還得有一步操作。

將Tesseract-OCR下的tessdata文件復(fù)制到你的Python安裝路徑的scripts下：

這樣

這下應(yīng)該就徹底安裝成功了。。

這下在pycharm里總算不會(huì)報(bào)錯(cuò)了，我們來試一下識(shí)別這兩張圖片的效果

代碼：

from PIL import Image
import tesserocr

imag=Image.open('test.jpg')
print(tesserocr.image_to_text(imag))
imag1=Image.open('image.png')
print(tesserocr.image_to_text(imag1))

輸出結(jié)果如下：

將762408識(shí)別成了162408 我也很無奈呀。。?？赡苁且?yàn)榘姹咎肆税?/p>

以上就是我安裝tesserocr遇到的問題及解決辦法了。其實(shí)還可以裝pytesseract這個(gè)庫(kù)。

安裝pytesseract庫(kù)

安裝這個(gè)pytesseract庫(kù)可比tesserocr方便多了，根本不會(huì)報(bào)錯(cuò)，直接pip install pytesseract 完事。。pycharm直接搜索庫(kù)

然后下載就完事，多省事。。。。

看一下識(shí)別效果，還是同樣的兩張圖片。

代碼：

import pytesseract
from PIL import Image
import tesserocr

im=Image.open('test.jpg')
print(pytesseract.image_to_string(im))
im1=Image.open('image.png')
print(pytesseract.image_to_string(im1))

運(yùn)行結(jié)果：

運(yùn)行結(jié)果一樣的，所以我推薦大家使用pytesseract這個(gè)庫(kù)。

驗(yàn)證碼識(shí)別問題

我打開知乎登錄界面，下載了一張驗(yàn)證碼圖片：開始識(shí)別它。

代碼如下：

import pytesseract
from PIL import Image
import tesserocr



#簡(jiǎn)單驗(yàn)證 特別垃圾
image=Image.open('3.jpg')
result=tesserocr.image_to_text(image)
print(result)


#完全驗(yàn)證 也不咋地。。
image1=Image.open('3.jpg')
image1=image1.convert('L')
threshold=127
table=[]
for i in range(256):
 if i <threshold:
  table.append(0)
 else:
  table.append(1)
image2=image1.point(table,'1')
image2.show() #二值化灰度處理圖片顯示
result=pytesseract.image_to_string(image2)
print(result)

運(yùn)行結(jié)果：

​都識(shí)別失敗了，，，

賊無語，但是灰度化和二值化后的圖片已經(jīng)很清晰了。。

我都能看出來是H83G了，你識(shí)別個(gè)H535是個(gè)什么鬼。。綜上，這個(gè)庫(kù)吧，可能效果也不是那么好。先湊活用吧。。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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