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tesserocr与pytesseract模块的使用
阅读量:5364 次
发布时间:2019-06-15

本文共 4496 字,大约阅读时间需要 14 分钟。

1.tesserocr的使用

#从文件识别图像字符In [7]: tesserocr.file_to_text('image.png')Out[7]: 'Python3WebSpider\n\n'#查看tesseract已安装的语言包In [8]: tesserocr.get_languages()Out[8]: ('/usr/share/tesseract/tessdata/', ['eng'])#从图片数据识别图像字符In [9]: tesserocr.image_to_text(im)Out[9]: 'Python3WebSpider\n\n'#查看版本信息In [10]: tesserocr.tesseract_version()Out[10]: 'tesseract 3.04.00\n leptonica-1.72\n  libgif 4.1.6(?) : libjpeg 6b (libjpeg-turbo 1.2.90) : libpng 1.5.13 : libtiff 4.0.3 : zlib 1.2.7 : libwebp 0.3.0\n'

 

 

2.pytesseract使用

功能:

  • get_tesseract_version  返回系统中安装的Tesseract版本。
  • image_to_string  将图像上的Tesseract OCR运行结果返回到字符串
  • image_to_boxes  返回包含已识别字符及其框边界的结果
  • image_to_data  返回包含框边界,置信度和其他信息的结果。需要Tesseract 3.05+。有关更多信息,请查看
  • image_to_osd  返回包含有关方向和脚本检测的信息的结果。

参数:

image_to_data(image, lang=None, config='', nice=0, output_type=Output.STRING)

  • image object  图像对象
  • lang String,Tesseract  语言代码字符串
  • config String  任何其他配置为字符串,例如:config='--psm 6'
  • nice Integer  修改Tesseract运行的处理器优先级。Windows不支持。尼斯调整了类似unix的流程的优点。
  • output_type  类属性,指定输出的类型,默认为string。有关所有支持类型的完整列表,请检查类的定义。
from PIL import Imageimport pytesseract#如果PATH中没有tesseract可执行文件,请指定tesseract路径pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd='C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'#打印识别的图像的字符串print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png')))#指定语言识别图像字符串,eng为英语print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test-european.jpg'), lang='eng'))#获取图像边界框print(pytesseract.image_to_boxes(Image.open('test.png')))#获取包含边界框,置信度,行和页码的详细数据print(pytesseract.image_to_data(Image.open('test.png')))#获取方向和脚本检测print(pytesseract.image_to_osd(Image.open('test.png'))

图像识别简单应用

 一般图像处理验证,需要通过对图像进行灰度处理、二值化后增加图像文字的辨识度,下面是一个简单的对图像验证码识别处理,如遇到复杂点的图像验证码如中间带多条同等大小划线的验证码需要对文字进行乔正切割等操作,但它的识别度也只有百分之30左右,所以得另外想别的办法来绕过验证

from PIL import Imageimport pytesseractim = Image.open('66.png')#二值化图像传入图像和阈值def erzhihua(image,threshold):    ''':type image:Image.Image'''    image=image.convert('L')    table=[]    for i in range(256):        if i <  threshold:            table.append(0)        else:            table.append(1)    return image.point(table,'1')image=erzhihua(im,127)image.show()result=pytesseract.image_to_string(image,lang='eng')print(result)

模拟自动识别验证码登陆:

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time    : 2018/7/13 8:58# @Author  : Py.qi# @File    : login.py# @Software: PyCharmfrom selenium import webdriverfrom selenium.common.exceptions import TimeoutException,WebDriverExceptionfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.common.keys import Keysfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWaitfrom selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECfrom selenium.webdriver.remote.webelement import WebElementfrom io import BytesIOfrom PIL import Imageimport pytesseractimport timeuser='zhang'password='123'url='http://10.0.0.200'driver=webdriver.Chrome()wait=WebDriverWait(driver,10)#识别验证码def acker(content):    im_erzhihua=erzhihua(content,127)    result=pytesseract.image_to_string(im_erzhihua,lang='eng')    return result#验证码二值化def erzhihua(image,threshold):    ''':type image:Image.Image'''    image=image.convert('L')    table=[]    for i in range(256):        if i <  threshold:            table.append(0)        else:            table.append(1)    return image.point(table,'1')#自动登陆def login():    try:        driver.get(url)        #获取用户输入框        input=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#loginname'))) #type:WebElement        input.clear()        #发送用户名        input.send_keys(user)        #获取密码框        inpass=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#password'))) #type:WebElement        inpass.clear()        #发送密码        inpass.send_keys(password)        #获取验证输入框        yanzheng=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#code'))) #type:WebElement        #获取验证码在画布中的位置        codeimg=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#codeImg'))) #type:WebElement        image_location = codeimg.location        #截取页面图像并截取掩码码区域图像        image=driver.get_screenshot_as_png()        im=Image.open(BytesIO(image))        imag_code=im.crop((image_location['x'],image_location['y'],488,473))        #输入验证码并登陆        yanzheng.clear()        yanzheng.send_keys(acker(imag_code))        time.sleep(2)        yanzheng.send_keys(Keys.ENTER)    except TimeoutException as e:        print('timeout:',e)    except WebDriverException as e:        print('webdriver error:',e)if __name__ == '__main__':    login()

 

原文:

 

转载于:https://www.cnblogs.com/linyouyi/p/11429666.html

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