Python编程实现的图片识别功能示例

概述本文实例讲述了Python编程实现的图片识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

本文实例讲述了Python编程实现的图片识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

1. 安装PIL，官方没有WIN64位，Pillow替代

pip install Pillow-2.7.0-cp27-none-win_amd64.whl

2. 安装PyTesser

下载PyTesser_v0.0.1.zip，解压后复制进Python27\lib\site-packges\PyTesser路径下，无PyTesser则新建

在Python27\lib\site-packges\PyTesser中新建一PyTesser.pth文件,内容为PyTesser

在PyTesser内，修改三点

① PyTesser.py修改成__init.py__

② 修改PyTesser.py

import Image

 改为

from PIL import Image

tesseract_exe_name = 'tesseract' 改为tesseract_exe_name = 'Python27\\lib\\site-packges\\PyTesser\\tesseract' 注意\转义

③ 安装Tesseract

下载Tesseract OCR engine：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ ，

下载后解压，找到tessdata文件夹，用其替换掉PyTesser解压后的tessdata文件夹即可。

不过除了测试用验证码之外，其余的系统验证码的识别率很低。

附测试代码

from PyTesser import *from PIL import Image,ImageEnhanceim = Image.open('D:\Python27\lib\site-packages\PyTesser\phototest.tif')im2 = Image.open(r'D:\Python27\lib\site-packages\PyTesser\fnord.tif','r')im3 = Image.open(r'F:\PROJECT\python\code\Study_1\src170424\cp.jpg','r') #文件读写模式以防报错#图片处理1：：黑白处理enhancer = ImageEnhance.Contrast(im3)image2 = enhancer.enhance(5)image2.show()print image_to_string(image2)#图片处理2: 降噪处理imgry = im3.convert('L')  #灰度处理#灰度处理基础上二值化处理threshold = 140table = []for i in range(256):  if i < threshold:    table.append(0)  else:    table.append(1)out = imgry.point(table,'1')out.show()text = image_to_string(out)if text.@R_404_4974@() :  print "FAILE"else:  print text#print text

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python编程实现的图片识别功能示例全部内容，希望文章能够帮你解决Python编程实现的图片识别功能示例所遇到的程序开发问题。

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