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爬虫——文字识别

本课程翻译自PyImageSearch乌克兰语原来的小说

机械视觉

图片 1Tesseract OCR

从Google的无人驾乘小车到能够分辨假钞的机动贩售机,机器视觉一贯都以三个采纳分布且富有深刻的熏陶和滚滚的愿景的园地。

上周的博客内容,大家上学了哪些设置Tesseract去做OCCR-V识别。

此处大家将第一介绍机器视觉的叁个分支:文字识别。介绍怎么样用一些Python库来识别和动用在线图片中的文字。

下一场我们透过有个别小图片示例去选拔Tesseract测量检验和评估这么些OCEvoque引擎的性子。

咱俩可以超级轻易的阅读图片里的文字,不过机器阅读这几个图片就能够相当费力,利用这种人类客商能够不奇怪读取但是抢先四分之二存贮器没办法读取的图纸,那时候验证码(CAPTCHA)就应时而生了。验证码读取的难易程序也大不近似。

小编们的下结论突显,Tesseract在前程文本和背景观区分的不行显著的图形上行事丰盛好。实际上,保险这个品种的撤销合并也许极具挑衅性。因而,大家赞成于锻炼特定领域的图像分类器和检查评定器。

将图像翻译成文字平日被叫做光学文字识别(Optical Character Recognition,OC凯雷德)。能够兑现OC宝马X5的底层库并没有多少,近日成千上万库都以应用协同的多少个底层OCHighlander库,或然是在上边实行定制。

但是,在我们要求将OC牧马人应用于大家友好的种类的情形下,我们询问怎么着通过Python编制程序语言访谈Tesseract OC奥迪RSQ e-tron特别关键(前提是我们可以获得Tesseract所需的精美,干净的分支)。

OCR库概述

涉嫌OCHaval的示范项目可能满含[创设移动文书档案扫描程序](

在读取和管理图像、图像相差的机械学习以至开创图像等职务中,Python一贯都以老大了不起的言语。尽管有不菲库可以张开图像管理,可是此间大家只介绍Tesseract库。

在本章的别的部分,大家将学习如何设置Tesseract OC兰德库罗德 + Python“绑定”,然后编写五个粗略的Python脚本来调用这么些绑定。在本教程截止时,您将能够将图像中的文本调换为Python字符串数据类型。

Tesseract

本博客分为三部分。

Tesseract是二个OCTiggo库,近些日子由谷歌(GoogleState of Qatar赞助。Tesseract是最近公众认为最出彩、最确切的开源OC凯雷德系统。除了相当的高的正确度,Tesseract也颇负相当的高的狡猾。它能够经过练习识别出任何字体,也得以识别出任何Unicode字符。

第一,我们将学会怎么着设置pytesseract package 以便我们得以通过Python编制程序语言使用Tesseract。

安装Tesseract:Windows系统

接下来,大家将开采一个从简的Python脚本来加载图片,二值化图片並且将图纸传给Tesseract OCTiggo 系统。

  下载可举行安装文件安装就能够。

末段,我们将要局地演示图像上测量试验大家的OC景逸SUV管道并查阅结果。

安装pytesseract

在Python中绑定Tesseract

让大家从安装pytesseract初步吧。我们将动用pip来安装pytesseract

如果您接收的是虚构境况(小编生硬推荐那样,以便你能够凝集差别的体系),使用workon指令为你的情况陈设合适的称谓。在此个例子中,大家的设想意况叫做cv

$ workon cv

接下去大家来安装 Pillow,二个跟自身的pytesseract依赖的PIL端口。

$ pip install pillow$ pip install pytesseract

*注意:pytesseract 并非提供 四个着实的Python绑定。而是差不离的提供tesseract库的接口。假诺您看它在GitHub的花色你将发掘该库将图像写入磁盘上的一时文件,然后在文书上调用tesseract二进制文件并抓获结果输出。那纯属某个取巧,但它为大家成功了劳作。*

让大家继续,查看一些将前景文本从背景中分割出来的代码,然后接纳我们新安装的pytesseract。

苔丝eract是三个Python的命令行工具,不是由此import语句导入的库。安装之后,要用tesseract命令在Python的外部运营,但大家得以经过pip安装支撑Python版本的Tesseract库:

使用Tesseract和Python应用OCR

让大家率先创造多少个名字叫ocr.py 的新文件:

1. # import the necessary packages2. from PIL import Image3. import pytesseract4. import argparse5. import cv26. import os7. 8. # construct the argument parse and parse the arguments9. ap = argparse.ArgumentParser()10. ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image to be OCR'd")11. ap.add_argument("-p", "--preprocess", type=str, default="thresh", help="type of preprocessing to be done")12. args = vars(ap.parse_args

2-6行是拍卖引用库。大家从硬盘加载图片要求接收Image类,当使用pytesseract时需求引进pytesseract库。

9-14行是处理输入的授命参数,大家有2个入参:

--image: 传入给OC奥迪Q5系统的图形路线。

--preprocess:管理的章程。那一个是可选的按钮,前段时间以此参数只选择2个值:thresh恐怕blur。上面大家将要加载图片,对图纸展开二值化并且将结果写入硬盘。

16. # load the example image and convert it to grayscale17. image = cv2.imread(args["image"])18. gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)19. 20. # check to see if we should apply thresholding to preprocess the21. # image22. if args["preprocess"] == "thresh":23. gray = cv2.threshold(gray, 0, 255,24. cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]25. 26. # make a check to see if median blurring should be done to remove27. # noise28. elif args["preprocess"] == "blur":29. gray = cv2.medianBlur30. 31. # write the grayscale image to disk as a temporary file so we can32. # apply OCR to it33. ilename = "{}.png".format(os.getpid34. cv2.imwrite(filename, gray)

先是,大家将--image参数的图纸从硬盘加载到内部存款和储蓄器中(第17行),接着对它实行灰度管理。(第18行

接下去,依据传入的预管理参数,大家接受threshold大概blur来管理图片。这里大家大概须要加多越来越多的预管理办法管理超过本章范围的情景。

第22-24行试行threshold方法分别图片的前途和背景。大家透过动用 cv2.THRESH_BINARY 和 cv2.THRESH_OTSU标记管理。越多细节,请看在 official OpenCV documentation中查阅*“Otsu’s Binarization”。

稍后大家就要结果部分中看出,这种阈值管理措施可用来读取叠合在中黄形状上的暗文本。

抑或,能够应用模糊方法。 当--preprocess标识设置为blur时,第28-29行实行中值模糊。应用中值模糊能够扶持减少盐和花椒的噪音,再度使Tesseract更便李樯确地OCEnclave图像。

在预处理图片之后,大家应用os.getpid依照Python脚本的经过ID派生有时图片文件名称(33行)。

应用pytesseract进行OC奔驰M级早先的结尾一步是将预管理后的图像浅莲灰写入磁盘,并接收方面包车型地铁公文名保存它(第34行)。

笔者们最终得以选用Tesseract Python“绑定”将OC大切诺基应用于我们的图像:

36. # load the image as a PIL/Pillow image, apply OCR, and then delete37. # the temporary file38. text = pytesseract.image_to_string(Image.open)39. os.remove40. print41. 42. # show the output images43. cv2.imshow("Image", image)44. cv2.imshow("Output", gray)45. cv2.waitKey

第38行,我们利用pytesseract.image_to_string方法将图纸内容转变为文本字符串。需求小心的是,大家传的是对图纸的一时半刻援用。

第39行,我们排除了有时文件。

作者们在40行打字与印刷出识其余公文到调控台上。在你协和的使用中,你只怕会想在此本上要做一些外加的管理。例如:拼写错误检查可能自然语言管理替代在支配台出口文本,那几个剧情大家将在在本章前面解说。

末尾,第43和44行分别显示原始图片和预管理后的图样。43行的cv2.waitKey 等候指令,等待从键盘输入猖獗字符后退出程序。

下边让大家起始伊始写代码。

今天开创二个ocr.py的文书,是时候让我们运用Python + Tesseract 针对有的示范图片进行OCHighlander识别了。

在此个章节中大家将使用如下步骤尝试OC陆风X8识别多个示范图片:

先是,大家将依据Tesseract库原样运转每一个图片。然后,大家将运维ocr.py脚本通过Tesseract完毕预管理公事来管理各种图片。最终,我们将比较这二种艺术的结果并记下任何不当。

大家首先个例子是三个“噪点”图片。此图像包含大家意在的前途色是浅绿灰的文本,背景象是部分反革命和某个人工生成的法国红的圆点。孔雀蓝的污点充作我们算法的“忧愁者”。

图片 2Noisy Image

大家可以运用苔丝eract识别原始的、未管理的图样。就好像大家上一章的剧情。

1. $ tesseract images/example_01.png stdout2. Noisy image3. to test4. Tesseract OCR

Tesseract表现的可怜好,在此个例子中绝非别的不当。

后天让大家断定下大家新的台本,ocr.py ,相通运营优秀:

1. $ python ocr.py --image images/example_01.png2. Noisy image3. to test4. Tesseract OCR

图片 3应用ocr.py

正如您在这里显示器截图中来看的那样,阈值图像极其明显,背景已被删去。大家的本子准确地将图像的剧情打字与印刷到调整台。

接下去,让大家在背景中的“盐和黄椒”噪声图像上测量试验Tesseract和大家的预管理脚本:

图片 4“盐和花椒”噪声图像

小编们能够在底下看看tesseract的出口结果:

1. $ tesseract images/example_02.png stdout2. Detected 32 diacritics3. " Tesséra‘c't Will4. Fail With Noisy5. Backgrounds

噩运的是,Tesseract未有水到渠成地对图像中的文本实行OCOdyssey识别。

可是,通过在ocr.py中动用模糊预管理形式,大家得以拿走越来越好的结果:

1. $ python ocr.py --image images/example_02.png --preprocess blur2. Tesseract Will3. Fail With Noisy4. Backgrounds

图片 5混淆视听预管理措施鉴定识别图片

成家立业了!通过模糊预管理步骤使Tesseract准确的分辨和输出大家希望的公文。

终极,让大家品尝此外贰个图片,那一个图形有越来越多的公文:

图片 6更加多文本的图样

以上图片是本身的书Practical Python and OpenCV 中的*“Prerequisites” *章节截图。让大家来探视Tesseract如哪里理那么些图片:

1. $ tesseract images/example_03.png stdout2. PREREQUISITES3. 4. In order In make the rnosi of this, you will need (a have5. a little bit of pregrarrmung experience. All examples in this6. book are in the Python programming language. Familiarity7. with Pyihon or other scriphng languages is suggesied, but8. mm required.9. 10. You'll also need (a know some basic mathematics. This11. book is handson and example driven: leis of examples and12. lots of code, so even if your math skills are noi up to par.13. do noi worry! The examples are very damned and heavily14. documented (a help yuu follaw along.

下一场使用ocr.py测量试验图像:

1. $ python ocr.py --image images/example_03.png2. PREREQUISITES3. 4. Lu order to make the most ol this, you will need to have5. a little bit ol programming experience. All examples in this6. book are in the Python programming language. Familiarity7. with Python or other scripting languages is suggested, but8. not requixed.9. 10. You’ll also need to know some basic mathematics. This11. book is handson and example driven: lots of examples and12. lots ol code, so even ii your math skills are not up to par,13. do not worry! The examples are very detailed and heavily14. documented to help you tollow along.

图片 7鉴定识别结果

在乎八个出口中的拼写错误,饱含但不限于“In”“of”“required”“programming”“follow”

两岸的输出都不协作;可是,风趣的是,预管理版本独有8个字错误,而非预管理图像有14个字错误。 咱俩的预管理能够辅助非干净的背景条件下识别文字!

Python + Tesseract在那地做了一个创立的劳作,但大家再三回验证了库用作现存的分类器的局限性。

大家能够运用Tesseract for OC奔驰M级获得理想或可采用的结果,但精品准确度以后自在实际上真实世界图像中冒出的特定字体集上的自定义字符分类器上的操练。

不用让Tesseract OC奥迪Q3的结果令你深负众望 - 只需治本您的企盼并对Tesseract的表现保持现实。未有当真的“现存”OCQX56系统可认为你提供周全的结果。

*注意:若是您的文字被轮流,您可能希望举办额外的预管理,如在此之前关于改善文本偏斜的博客小说中所施行的那样。不然,假若您对创设[移步文书档案扫描程序]( )感兴趣,你今后有叁个一定不错的OCENVISION系统能够融合为一到它中。*

在前日的博客小说中,我们学习了哪些将Tesseract OC安德拉引擎应用于Python编制程序语言。那使我们可以在大家的Python脚本中利用来自within的OCR算法。

最大的劣点是Tesseract本人的局限性。当前途文本中有 干净分开时,Tesseract效果最好。

其它,这么些分割需求尽恐怕高的分辨率输入图像中的字符在细分后不会自但是然“像素化”。假设字符确实现身像素化,那么Tesseract将难以精确识别文本

  • 纵然使用在美丽条件下捕获的图像,大家也意识了那或多或少。

OC奥迪Q5即使不再是一项新技术,但依然是Computer视觉文献斟酌的三个活蹦活跳领域*更加的是在将OC索罗德应用于真实世界的无节制图像时。深度学习和卷积神经互连网确实使大家能够获取更加高的正确度,但大家离开见到“周围完美”的OCMurano系统还会有十分短的路要走。别的,由于OC帕杰罗在非常多域中持有众多应用程序,因而用于OC福特Explorer的一对特级算法是商业性的,何况需求许可本领在您自个儿的类别中使用。

在将OC宝马X3应用于本人的品种时,笔者向读者提出的要紧提出是率先尝试使用Tesseract,假如结果不相宜,请转到谷歌Vision API。

如果* Tesseract Google Vision API

  pip install pytesseract

*都并未有获得合理的正确度,您也许供给再行业评比估数据集并显著值得吗培养练习本身的自定义字符分类器

那越发是如果为真您的数额集有噪音和/或带有您希望检验和辨其余一定字体。特定字体的演示满含银行卡上的数字,在支票底部找到的帐户和路由号码,或图表设计中应用的程式化文本。

自己愿意您能在Python和OpenCV上共享有关光学字符识其他一二种博客小说!

处理标准的文字

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