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机器视觉的一个分支：文字识别，介绍如何用一些 Python库来识别和使用在线图片中的文字。将图像翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition, OCR)。可以实现OCR的底层库并不多，目前很多库都是使用共同的几个底层 OCR 库，或者是在上面 进行定制。在这里我们只重点介绍：Tesseract
Tesseract 是一个 OCR 库,目前由 Google 赞助(Google 也是一家以 OCR 和机器学习技术闻名于世的公司)。Tesseract 是目前公认最优秀、最精确的开源 OCR 系统，除了极高的精确度，Tesseract 也具有很高的灵活性。它可以通过训练识别出任何字体，也可以识别出任何 Unicode 字符。
Windows 系统
下载可执行安装文件https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list安装。
Linux 系统
可以通过 apt-get 安装: $sudo apt-get tesseract-ocr
Tesseract 是一个 Python 的命令行工具，不是通过 import 语句导入的库。安装之后,要用 tesseract 命令在 Python 的外面运行，但我们可以通过 pip 安装支持Python 版本的 Tesseract库：
pip install pytesseract
import pytesseract
from PIL import Image
image = Image.open(‘test.jpg‘)
text = pytesseract.image_to_string(image)
print(text)用 Python 脚本对图片进行清理，利用 PIL 库，我们可以创建一个阈值过滤器来去掉渐变的背景色，只把文字留下来，从而让图片更加清晰，便于 Tesseract 读取:
from PIL import Image
import subprocess
def cleanFile(filePath, newFilePath):
image = Image.open(filePath)
# 对图片进行阈值过滤（低于143的置为黑色，否则为白色）
image = image.point(lambda x: 0 if x < 143 else 255)
# 重新保存图片
image.save(newFilePath)
# 调用系统的tesseract命令对图片进行OCR识别
subprocess.call(["tesseract", newFilePath, "output"])
# 打开文件读取结果
with open("output.txt", ‘r‘) as f:
print(f.read())
if __name__ == "__main__":
cleanFile("text2.png", "text2clean.png")从网站图片中抓取文字
下面的程序就是从网站图片中抓取文字：首先打开阅读器，收集图片的 URL 链接，然后下载图片，识别图片，最后打印每个图片的文 字。因为这个程序很复杂，利用了前面几章的多个程序片段，所以我增加了一些注释以让 每段代码的目的更加清晰：
import time
from urllib.request import urlretrieve
import subprocess
from selenium import webdriver
#创建新的Selenium driver
driver = webdriver.PhantomJS()
# 用Selenium试试Chrome浏览器:
# driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://www.amazon.com/War-Peace-Leo-Nikolayevich-Tolstoy/dp/1427030200")
# 单击图书预览按钮
driver.find_element_by_id("sitbLogoImg").click()
imageList = set()
# 等待页面加载完成
time.sleep(5)
# 当向右箭头可以点击时,开始翻页
while "pointer" in driver.find_element_by_id("sitbReaderRightPageTurner").get_attribute("style"):
driver.find_element_by_id("sitbReaderRightPageTurner").click()
time.sleep(2)
# 获取已加载的新页面(一次可以加载多个页面,但是重复的页面不能加载到集合中)
pages = driver.find_elements_by_xpath("//div[@class=‘pageImage‘]/div/img")
for page in pages:
image = page.get_attribute("src")
imageList.add(image)
driver.quit()
# 用Tesseract处理我们收集的图片URL链接
for image in sorted(imageList):
# 保存图片
urlretrieve(image, "page.jpg")
p = subprocess.Popen(["tesseract", "page.jpg", "page"], stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
f = open("page.txt", "r")
p.wait()
print(f.read())
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