🔍 Как распознать текст на картинке с помощью Питона? 💡

Для распознавания текста на изображении в Python можно использовать библиотеку pytesseract.

import pytesseract
from PIL import Image

# Загрузить изображение
image = Image.open('image.jpg')

# Преобразовать изображение в текст
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='rus')

# Вывести распознанный текст
print(text)

Как распознать текст на картинке на языке Python

Распознавание текста на изображении может быть полезным навыком при работе с компьютерным зрением и обработкой изображений. В языке программирования Python для этой задачи существуют различные библиотеки и инструменты. Давайте рассмотрим несколько подходов.

1. Использование библиотеки Tesseract

Tesseract - это одна из наиболее популярных библиотек для распознавания текста на изображении в Python. Для начала установим Tesseract:

!pip install pytesseract

После успешной установки библиотеки, импортируйте ее в свой проект:

import pytesseract

Далее, чтобы распознать текст на изображении, используйте следующий код:

from PIL import Image

# Загрузка изображения
image = Image.open('image.jpg')

# Распознавание текста с помощью Tesseract
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='rus')

# Вывод распознанного текста
print(text)

Убедитесь, что у вас установлены все необходимые зависимости, включая языковые данные для Tesseract.

2. Использование библиотеки OpenCV

OpenCV - это еще одна мощная библиотека компьютерного зрения, которая может быть использована для распознавания текста на изображении. Для начала установим OpenCV:

!pip install opencv-python

После успешной установки, импортируйте необходимые модули:

import cv2
import pytesseract

Загрузите изображение и преобразуйте его в оттенки серого:

# Загрузка изображения
image = cv2.imread('image.jpg')

# Преобразование в оттенки серого
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Затем можно применить бинаризацию и фильтрацию шума:

# Бинаризация изображения
ret, threshold = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# Удаление шума
filtered_image = cv2.medianBlur(threshold, 3)

И, наконец, примените распознавание текста:

# Распознавание текста с помощью Tesseract
text = pytesseract.image_to_string(filtered_image, lang='rus')

# Вывод распознанного текста
print(text)

Обратите внимание, что оба подхода требуют установки дополнительных библиотек и инструментов, таких как Tesseract и OpenCV. Библиотека pytesseract обеспечивает простой интерфейс для работы с Tesseract, а также предоставляет возможность выбора языка для распознавания.

Загрузите необходимые библиотеки и используйте приведенные примеры, чтобы начать распознавать текст на изображениях с помощью Python!