【Python案例】OCR提取图片中的文字
很多软件内置了OCR功能,即图片提取文字功能。有些是免费提供给大家使用,但有些是收费的。不管是免费的还是收费的,终究逃离不了隐私问题。用别人的OCR,总得把图片传到对方的服务器。今天我们使用
Python
开发一个
OCR
软件,如下图所示。
本文基于PaddleOCR搭建本地开发图片提取文字软件,因此需要安装PaddlePaddle环境。
如果您的机器有安装CUDA9或CUDA10,推荐安装GPU版本的PaddlePaddle,享受更快的运行速度。运行以下命令安装:
如果您的机器只有
CPU
环境,运行速度会稍微慢一点。请运行以下命令安装
有了
PaddlePaddle
环境后,接下来安装PaddleOCR库,推荐使用2.0.1+版本:
注意:
对于Windows环境用户:直接通过pip安装的shapely库可能出现[winRrror 126]找不到指定模块的问题。建议从这里
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely
下载shapely安装包完成安装。
2 调用OCR
调用OCR过程非常简单,导入PaddleOCR后,直接创建PaddleOCR对象:
from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")
ocr.ocr(img_path, cls=True)
第2行代码中,use_angle_cls参数用于确定是否使用角度分类模型,即是否识别垂直方向的文字。lang参数表示识别的语言,我们传入ch,表示识别汉字。
第3行代码中, img_path表示图片路径,cls表示是否使用角度分类模型。
3 开发界面
有了以上代码就可以完成OCR功能,但使用起来还不够方便,我们进一步将OCR功能封装成软件,便于交互。首先安装PyQT5:
接下来调用PyQT5完成界面交互,篇幅原因,这里只显示调用ocr部分代码,读者可以直接拉到最后获取完整源码。
class OCRGUI(QWidget):
# 其他代码略...
def run_ocr(self, img_path):
result = self.ocr.ocr(img_path, cls=True)
self.text.clear()
txts = [line[1][0] for line in result]
for txt in txts:
self.text.insertPlainText(txt + "\n")
self.loading.hide()
4 获取源码
关注公众号:Python学习实战
公众号聊天界面回复:OCR,获取完整源码。
ABBYY FineReader16是非常好的一款 OCR 识别软件(可以识别不可编辑的 PDF 和图片文件),操作非常简单。ABBYY FineReader 16是一款知名的OCR文字识别软件(图片文字识别)。ABBYY 15采用了ABBYY最新推出的基于AI的OCR技术,可以更轻松地在同一工作流程中对各种文档进行数字化、检索、编辑、加密、共享和协作。
字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。
多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。
标点符号只有被转义时才匹配自身,否则它们表示特殊的含义。
反斜杠本身需要使用反斜杠转义。
正则表达式通常都包含反斜杠"\\"以及小括号"\(\)",模式元素(如 r'\t',等价于 '\\t')匹配相应的特殊字符。
JPG图片中默认存在敏感数据,例如位置,相机类型等,可以使用Python脚本提取出来,加以利用,自己手动拍摄一张照片,然后就能解析出这些敏感数据了,对于渗透测试信息搜索有一定帮助,但有些相机默认会抹除这些参数。
本文使用Python实现『颜色提取』功能,构建『简单提取器』与『复杂提取器』,从单个或多个图像的某个位置提取颜色,类似PS或者PPT中的取色器功能。