🔎 Как распознать текст с картинки в Python: пошаговое руководство

Чтобы распознать текст с картинки в Python, вы можете использовать библиотеку pytesseract.

import pytesseract
from PIL import Image

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

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

# Выводим распознанный текст
print(text)

Убедитесь, что у вас установлена библиотека pytesseract и ее зависимости, а также языковой пакет для русского языка.

Как распознать текст с картинки в Python?

Распознавание текста с картинки является одной из фундаментальных задач в области компьютерного зрения. В Python существуют различные библиотеки, которые позволяют решать эту задачу с помощью мощных алгоритмов машинного обучения. В данной статье мы рассмотрим несколько популярных способов распознавания текста с картинки в Python.

1. Использование библиотеки pytesseract

Одним из наиболее распространенных и простых в использовании инструментов для распознавания текста с картинки в Python является библиотека pytesseract. Для ее установки вам потребуется выполнить следующую команду:

pip install pytesseract
    

После установки библиотеки вы сможете использовать ее для чтения текста с изображения. Ниже приведен пример кода, демонстрирующий это:

import pytesseract
from PIL import Image

# Открываем изображение
image = Image.open('image.png')

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

# Выводим распознанный текст
print(text)
    

В данном примере мы открываем изображение "image.png" с помощью библиотеки Pillow и используем метод image_to_string из библиотеки pytesseract, чтобы преобразовать изображение в текст. Здесь мы также указываем язык текста, с которым мы работаем - 'rus' для русского языка.

2. Использование библиотеки OpenCV

Еще одним популярным инструментом для распознавания текста на изображениях является библиотека OpenCV. Она предоставляет широкий спектр функций по работе с изображениями, включая распознавание текста с помощью метода OCR (оптического распознавания символов). Для использования OpenCV вам необходимо установить ее, выполнив следующую команду:

pip install opencv-python
    

Вот пример кода, который демонстрирует использование OpenCV для распознавания текста с картинки:

import cv2
import pytesseract

# Загрузка изображения с помощью OpenCV
image = cv2.imread('image.png')

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

# Применение порогового значения к изображению
threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Уменьшение шума на изображении
blur = cv2.medianBlur(threshold, 3)

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

# Вывод распознанного текста
print(text)
    

В этом примере мы используем библиотеку OpenCV для загрузки изображения, преобразования его в оттенки серого и применения порогового значения для получения бинарного изображения. Затем мы уменьшаем шум на изображении с помощью медианного размытия и используем библиотеку pytesseract для распознавания текста.

3. Использование API Google Cloud Vision

Если вам требуется более точное и масштабируемое решение для распознавания текста с картинки, то вы можете воспользоваться API Google Cloud Vision. Для работы с этим API вам потребуется создать учетную запись и настроить аутентификацию. Ниже приведен пример кода, демонстрирующий использование API Google Cloud Vision в Python:

from google.cloud import vision

# Создание клиента
client = vision.ImageAnnotatorClient()

# Загрузка изображения
with open('image.png', 'rb') as image_file:
    content = image_file.read()
    
image = vision.Image(content=content)

# Распознавание текста на изображении
response = client.text_detection(image=image)
texts = response.text_annotations

for text in texts:
    print(text.description)
    

В данном примере мы используем библиотеку google-cloud-vision для создания клиента и загрузки изображения. Затем мы отправляем запрос на распознавание текста и получаем ответ, который содержит распознанный текст и другую информацию о текстовых элементах на изображении.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов распознавания текста с картинки в Python. Вы можете выбрать подходящий для ваших потребностей метод и использовать его для решения своих задач. Библиотеки pytesseract, OpenCV и API Google Cloud Vision предоставляют мощные инструменты для работы с распознаванием текста, и вы можете настроить их в соответствии с вашими требованиями.