python图像识别技术,python图像识别与提取特征部分教程
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Python图像识别一般基于tesseract，在爬虫中广泛用于处理验证码。
安装教程网上大多是类似的，但是在Windows下真的很麻烦，涉及到各种路径，环境变量，甚至不同于linux的路径分隔符，所以这里的安装是基于__Centos7__。
yum install-y automake autoconf libtool gcc gcc-c1. 依赖安装
Leptonica主要用于图像处理和图像分析。
原则上所有库文件都可以直接用yum安装。如果想要具体的版本，可以去官方源码下载相应的版本然后编译WGET http://www . lepton ICA . org/source/lepton ICA-1 . 74 . 4 . tar . gztar-ZXVF lepton ICA-1 . 74 . 4 . tar . gzcd lepton ICA-1 . 74 . 4/。/以相应的方式配置Make Make Install2. 安装leptonica。
其他版本可以在这里下载编译，直接使用的文件也有。
yum安装宇宙魔方3. 安装tesseract
宇宙魔方-版本4. 验证安装
去tesseract-ocr/tessdata下载对应的语言包，然后移动到tessdata目录。可以使用whereis tesseract来检查具体的目录。我的是/usr/share/tesseract/tessdata/
mv *。trained data/usr/local/share/Tess data/5. 语言包下载
Tesla CT-list-langs使用# tesseract用法：tessera CT-help -help-PSM -help-OEM -version tessera CT-list-langs[-Tess data-dirpath]tessera CT-print-parameters[选项.][配置文件.]tesse ract imagename stdin output base stdout[选项.][配置文件.] OCR选项：- tessdata-dir PATH指定tessdata路径的位置。- user-words PATH指定用户单词文件的位置。- user-patterns PATH指定用户模式文件的位置。-l LANG[ LANG]指定用于OCR的语言。-c VAR=配置变量的值集值。允许多个c参数。- psm NUM指定页面分段模式。- oem NUM Spec Ifocr引擎模式，注意：这些选项必须出现在任何配置文件之前。语法tessera CT imagename输出基础[-l lang][-PSM page mode][配置文件.]
Imagename:图像名称outputbase:指定输出。如果你想直接输出而不是保存到一个文件，那么就使用stdout，否则这个参数会被用作保存结果的文件的前缀。-l指定语言文件。默认情况下，使用英文tesseract - print-parameters:查看更多参数信息。使用-c指定单个参数的值，或者在命令末尾将配置写入配置文件。(支持多个配置文件。)psm识别图像。0:定向脚本。
1:使用OSD进行自动分页
2:自动分页，但不使用OSD或OCR(光学字符识别)
3:全自动分页，但不使用OSD(默认)
4:假设一个可变大小的文本列。
5:假设单个统一的文本块是垂直对齐的。
6:假设一个统一的文本块。
7:将图像视为单行文本。
8:将图像视为一个单词。
9:把一个图像想象成一个圆圈里的一个单词。
0:将图像视为单个字符。
Python安装了Tesseract后可以很容易的被Python调用，但是需要pillow和pytesseract的支持。
用python翻译image _ to _ data(image，lang=none，config= ，nice=0，output _ type=output.string)
Image对象，PIL Image/NumPy数组由Tesseract处理的图像的lang字符串，Tesseract语言代码字符串config字符串，任何其他配置字符串，如config=PSM 6 语言文件都可以叠加。用“”隔开，我们也可以在这里设置tessdata路径，用config可以做更多的配置，包括config和psm。例子类似于tesseract:流程：打开图片，配置，转换。可以通过Image的open或者cv2的imread打开图片，然后对图片进行对比度增强和降噪，效果会更好。
从PIL导入image导入pytesseraclatclass Languages:CHS= chi _ sim ENG= ENG def img _ to _ str(image _ path，lang=Languages。ENG):return pytesserac t . image _ to _ string(image . open(image _ path)，lang)print(img _ to _ str( pic/numu . png ，lang=Languages。ENG))print(img _ to _ str( pic/pro . png ，lang=Languages。ENG))
简单的文字识别效果不错，但是设计有很多空行，符号等就不那么好了。从准确度上来说，可以通过训练字体达到想要的效果，然后使用re等各种库对得到的文本进行操作，实际上re的应用相当广泛。2.但是在验证码方面效果很好，tesserocr在验证码方面也比较。识别中文时可能会出现编码错误，这也是识别的漏洞之一。网上帅缘分说的改变文字编码似乎解决不了问题，所以还是不建议直接转换长文字图片。图形处理也可以借鉴一些各种平台的API，百度、腾讯、美团都有支持。
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