使用 pytesseract 构建一个简单 OCR demo

简介

pytesseract 库是 Google Tesseract OCR （光学字符识别）引擎的一个 Python 封装库，使用广泛且功能强大。

构建

使用 pytesseract 构建一个简单 OCR demo。
步骤一：安装必要的库
您需要在您的 Python 环境中安装 pytesseract、Pillow (用于图像处理) 和 OpenCV (虽然不是必需的，但在处理图像时非常有用)。
打开终端或命令提示符，运行以下命令：

pip install pytesseract Pillow opencv-python

步骤二：安装 Tesseract OCR 引擎
pytesseract 只是一个 Python 接口，它需要后台安装的 Tesseract OCR 引擎才能工作。Tesseract 的安装方法因操作系统而异：
Windows: 您可以从 Tesseract 官方 GitHub release 页面 下载安装程序。安装时请记住安装路径，之后可能需要在代码中指定 Tesseract 的可执行文件路径。
macOS: 使用 Homebrew 进行安装：

    brew install tesseract

中文识别 ：如果您需要识别中文，请确保：

• 已通过 brew install tesseract-lang 安装了中文字体数据。
• 在调用 image_to_string 时使用 lang=‘chi_sim’ (简体中文) 或 lang=‘chi_tra’ (繁体中文)。

Linux (Ubuntu/Debian): 使用 apt-get 进行安装：

    sudo apt-get install tesseract-ocrsudo apt-get install libtesseract-dev

步骤三：编写 Python 代码
创建一个 Python 文件 (例如 simple_ocr.py) 并粘贴以下代码。

import pytesseract
from PIL import Image
import cv2
import os # 获取当前脚本文件的绝对路径
script_path = os.path.abspath(__file__)
# 获取脚本文件所在的目录
script_dir = os.path.dirname(script_path)# 如果您是Windows用户，并且Tesseract没有添加到系统环境变量中。
# tesseract_cmd_path = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # windows
tesseract_cmd_path = r'/opt/homebrew/bin/tesseract' # macOS/Linux 查询命令：which tesseract # Check if the tesseract executable exists at the specified path
if not os.path.exists(tesseract_cmd_path):print(f"Error: Tesseract executable not found at {tesseract_cmd_path}")print("Please update 'tesseract_cmd_path' in the script to your Tesseract installation path.")
else:pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = tesseract_cmd_path# 指定您要进行OCR的图片文件路径
image_path = 'test_image.png' # 请替换为您的图片文件路径
image_path = os.path.join(script_dir, image_path)
# Check if the image file exists
if not os.path.exists(image_path):print(f"Error: Image file not found at {image_path}")print("Please make sure the image file exists and the path is correct.")
else:try:# 使用 Pillow 加载图片# img = Image.open(image_path)# 或者使用 OpenCV 加载图片，方便后续图像处理img_cv = cv2.imread(image_path)# 如果使用 OpenCV 加载，需要转换为 PIL Image 对象或直接传给 image_to_string (cv2.imread returns numpy array)# pytesseract.image_to_string 可以接受 PIL Image 对象或 numpy array# 我们这里直接使用 numpy arrayimg_np = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_BGR2RGB) # OpenCV读取是BGR格式，Tesseract通常处理RGB# 使用 pytesseract.image_to_string 进行文字识别# lang 参数可以指定语言，例如 'eng' 表示英语，'chi_sim' 表示简体中文# 您需要安装对应语言的 Tesseract 语言包, macOS/Linux: brew install tesseract-langtext = pytesseract.image_to_string(img_np, lang='chi_sim') # 或者 lang='eng' for English# 打印识别结果print("---- 识别结果 ----")print(text)print("----------------")

步骤四：准备测试图片
创建一个名为 test_image.png 的图片文件，其中包含一些您想要识别的文字，并将其放在与 Python 脚本相同的目录下。

步骤五：运行代码
在终端或命令提示符中，导航到保存 simple_ocr.py 文件的目录，然后运行：

python simple_ocr.py

如果一切顺利，您将在控制台中看到从图片中识别出的文字。

注意事项：

Tesseract 安装路径:

• 如果您在 Windows 上运行，请务必将 tesseract_cmd_path 变量的值修改为您系统中 tesseract.exe 的实际安装路径。
• 在 macOS 或 Linux 上，如果 Tesseract 已通过包管理器安装并添加到 PATH 中，代码中的默认路径通常是正确的，或者您也可以尝试注释掉设置 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd 的那一行，让 pytesseract 自己去寻找。

语言包:

• 如果您需要识别非英文字符（例如中文），您还需要安装对应的 Tesseract 语言包，并在 pytesseract.image_to_string 函数中指定 lang 参数，例如 lang=‘chi_sim’。
• 语言包的安装通常是将对应的 .traineddata 文件放到 Tesseract 安装目录下的 tessdata 文件夹中。

图片质量:

• OCR 识别效果很大程度上取决于输入图片的质量。清晰、高对比度、文字方向正确的图片更容易识别。
• 对于有噪声或扭曲的图片，您可能需要使用 OpenCV 等库进行预处理（如二值化、去噪、旋转矫正）来提高识别率。代码中也提供了加载图片并进行颜色空间转换的部分，为可能的预处理留下了空间。

进一步探索 pytesseract 的其他功能：

• 例如 image_to_data 获取文字位置信息、image_to_boxes 获取字符边界框等，以便构建更复杂的 OCR 应用。