Как считать текст с картинки с помощью питона?

pip install pytesseract

sudo apt install tesseract-ocr

import pytesseract
from PIL import Image

image = Image.open('path_to_image')

text = pytesseract.image_to_string(image, lang='rus')

print(text)

Как считать текст с картинки на Python

Считывание текста с картинки в программировании может быть полезным во многих случаях. Например, если у вас есть сканированный документ или фотография с текстом, вы можете использовать Python для извлечения текста из изображения. В этой статье я покажу вам, как считывать текст с картинки на Python, используя несколько различных библиотек.

1. Библиотека pytesseract

Pytesseract является Python-обвязкой для Tesseract-OCR - очень мощной библиотеки для распознавания текста на изображениях. Чтобы использовать pytesseract, вам необходимо установить Tesseract-OCR и pytesseract.

1.1 Установка Tesseract-OCR:

!apt-get install tesseract-ocr

1.2 Установка pytesseract:

!pip install pytesseract

Это было всё, что вам нужно установить. Теперь, давайте посмотрим на пример кода, который считывает текст с картинки:

import pytesseract
from PIL import Image

# Открываем изображение
with Image.open('image.jpg') as img:
    # Преобразуем изображение в текст
    text = pytesseract.image_to_string(img)

# Печатаем результат
print(text)

В этом примере мы используем библиотеки pytesseract и PIL (Python Imaging Library). Сначала мы открываем изображение с помощью PIL, используя функцию Image.open(). Затем мы используем функцию image_to_string() из библиотеки pytesseract для считывания текста с изображения. Результат сохраняется в переменную text, и мы печатаем его с помощью функции print().

2. Библиотека OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) - это библиотека компьютерного зрения, которая содержит множество функций для обработки изображений. Она также может использоваться для считывания текста с картинки.

Для использования OpenCV вам нужно установить библиотеку pytesseract:

!pip install opencv-python-headless

Вот как выглядит пример кода с использованием OpenCV для считывания текста с картинки:

import cv2
import pytesseract

# Загружаем изображение
image = cv2.imread('image.jpg')

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

# Бинаризуем изображение
ret, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Считываем текст с изображения
text = pytesseract.image_to_string(binary_image)

# Печатаем результат
print(text)

В этом примере мы загружаем изображение с помощью функции cv2.imread(). Затем мы преобразуем его в оттенки серого с помощью функции cv2.cvtColor(). После этого мы бинаризуем изображение с помощью функции cv2.threshold(), чтобы улучшить качество распознавания текста. Затем мы используем функцию image_to_string() из библиотеки pytesseract для считывания текста с изображения. Результат сохраняется в переменную text, и мы печатаем его с помощью функции print().

3. Библиотека Wand

Wand - это Python-обертка для библиотеки ImageMagick, которая может использоваться для обработки изображений и считывания текста с картинки.

Для использования Wand вам необходимо установить его с помощью следующей команды:

!pip install wand

Вот пример кода, который использует Wand для считывания текста с картинки:

from wand.image import Image
import pytesseract

# Открываем изображение
with Image(filename='image.jpg') as img:
    # Преобразуем изображение в текст
    text = pytesseract.image_to_string(img)

# Печатаем результат
print(text)

В этом примере мы открываем изображение с помощью функции Image() из библиотеки Wand. Затем мы используем функцию image_to_string() из библиотеки pytesseract для считывания текста с изображения. Результат сохраняется в переменную text, и мы печатаем его с помощью функции print().

Заключение

В этой статье я показал вам, как считывать текст с картинки на Python с помощью нескольких различных библиотек. Вы можете использовать библиотеку pytesseract, OpenCV или Wand, в зависимости от ваших потребностей и предпочтений. Не забывайте устанавливать соответствующие библиотеки перед использованием. Удачи в ваших проектах по обработке изображений!