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使用Pytesseract进行光学字符识别

2022-02-18 15:21
磐创AI
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概述

本文,我们将使用计算机视觉技术从图像中提取文本。提取文本后,我们将在该文本上应用 OpenCV 的一些基本功能来增强它并获得更准确的结果。这个项目将非常有用,因为它可以节省从图像打字的时间和精力。

范围

· 对于将从图像中获取文本的大型组织而言,此应用程序可能会节省时间。

· 它可以打开“无纸化文档”的世界,这也有助于升级存储。

· 它还可以帮助自动化过程,因为它可以从图像本身中获取文本。

我们将导入requests库以获取 git 文件和图像的 URL 。

#import requests to install tesseract

import requests

注意:现在要下载 tesseract 文件,只需转到我将在函数中作为参数提供的链接,但我只是提供另一种下载 tesseract 文件的方法。

# Downloading tesseract-ocr file

r = requests.get("https://raw.githubusercontent.com/tesseract-ocr/tessdata/4.00/ind.traineddata", stream = True)
将数据写入文件以避免路径问题

with open("ind.traineddata", "wb") as file:  

  for block in r.iter_content(chunk_size = 1024):

      if block:  

         file.write(block)

我们现在将下载Pytesseract 库运行所需的tesseract,并将文件保存在open() 函数的路径中。

!pip install pytesseract

如果你想将其安装在笔记本中,此命令将安装 Pytesseract 模块

Requirement already satisfied: pytesseract in c:programdataanaconda3libsite-packages (0.3.8)

Requirement already satisfied: Pillow in c:programdataanaconda3libsite-packages (from pytesseract) (8.0.1)

在这一步中,我们将安装 OCR 所需的库,我们还将导入 IPython 函数以清除不需要的函数。

安装光学字符识别所需的库

! apt install tesseract-ocr libtesseract-dev libmagickwand-dev

导入 IPython 以清除不重要的输出

from IPython.display import HTML, clear_output

clear_output()

现在,我们将安装Pytesseract 和 OpenCV库,它们是我们文本识别的灵魂

安装Pytesseract 和 OpenCV!

pip install pytesseract wand opencv-python

clear_output()

导入所需的库

# Import libraries

from PIL import Image

import pytesseract

import cv2

import numpy as np

from pytesseract import Output

import re

在这一步中,我们将打开一个图像调整其大小,然后再次保存以供进一步使用和可视化。

从URL读取图像

image = Image.open(requests.get('https://i.stack.imgur.com/pbIdS.png', stream=True).raw)

image = image.resize((300,150))

image.save('sample.png')

image

输出:

设置tesseract的路径

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe'

注意:上面的命令将在系统配置中设置tesseract库的路径,如果路径没有根据系统配置设置,那么即使安装了tesseract也会抛出错误。

在这里,我们将使用自定义配置从图像中提取文本。

# Simply extracting text from image

custom_config = r'-l eng --oem 3 --psm 6'

text = pytesseract.image_to_string(image,config=custom_config)

print(text)

输出:

在自定义配置中,你可以看到**“eng”表示英语,即它会识别英文字母,你还可以添加多种语言,“PSM”表示页面分割**,它设置了块如何识别字符,“OEM”是默认配置。

现在,我们将通过用空字符串替换符号,从提取的文本中删除不需要的符号

# Extracting text from image and removing irrelevant symbols from characters

try:

  text=pytesseract.image_to_string(image,lang="eng")

  characters_to_remove = "!()@—*“>+-/,'|?#%$&^_~"

  new_string = text

  for character in characters_to_remove:

      new_string = new_string.replace(character, "")

  print(new_string)

except IOError as e:

输出:

在下面的单元格中,我们将图像读入OpenCV格式以进一步处理。当我们需要从复杂图像中提取文本时,这是必需的。

现在我们将执行OpenCV操作以从复杂图像中获取文本。

image = cv2.imread('sample.png') # will read in the array format

输出:

将图像转换为灰度图像,使其处理起来不那么复杂,因为它只有 0 和 1 两个值。这里我们使用cv2.cvtColor()方法将彩色图像转换为灰度格式,而cv2.cvtColor 实际上可以帮助图像的 150 色转换。

灰度图像

def get_grayscale(image):

  return cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray = get_grayscale(image)

Image.fromarray(gray)

输出:

现在我们将模糊图像,以便我们可以从图像中去除噪声。在这里,我们使用函数cv2.medianBlur() 函数以减少图像中的噪声**,**模糊基本上是通过应用相关平滑滤波器来平滑图像的技术,是图像处理中广泛使用的方法之一。

降噪

def remove_noise(image):

  return cv2.medianBlur(image,5)

noise = remove_noise(gray)

Image.fromarray(gray)

输出:

我们将在这里进行阈值变换。阈值适用于简单的概念,即当像素值低于给定的阈值时,颜色为白色,否则像素颜色正好相反,即黑色。使用的函数是cv2.threshold。

阈值

def thresholding(image):

                      # source image,  grayscale image

  return cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY +

cv2.THRESH_OTSU)[1]

thresh = thresholding(gray)

Image.fromarray(thresh)

输出:

这里我们正在做腐蚀变换。腐蚀变换是图像变换中最基本、最重要的步骤之一。腐蚀变换通常会拟合图像中缺失的形状和格子,这有助于在图像中稍微模糊或扭曲时识别字符。在这里,我们使用cv2 库中的erode()函数进行腐蚀转换。

腐蚀

def erode(image):

  kernel = np.ones((5,5),np.uint8)

  return cv2.erode(image, kernel, iterations = 1)

erode = erode(gray)

Image.fromarray(erode)

输出:

在这里,我们将执行形态变换。形态变换是最适合二值图像的技术之一,它根据图像的像素值对图像进行排序,而不是在考虑阈值的情况下对图像的数值进行排序。

形态变换

def opening(image):

  kernel = np.ones((5,5),np.uint8)

  return cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

opening = opening(gray)

Image.fromarray(opening)

输出:

在这里,我们试图匹配图像。当我们传递相同的图像进行匹配时,我们得到了99.99%的相似度。这里,模板匹配是一种在较大的图像中搜索和查找模板图像的位置的方法。对于模板匹配,我们使用cv2 库中的 match template()函数。

模板匹配

def match_template(image, template):

  return cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

match = match_template(gray, gray)

match

输出:

array([[1.]], dtype=float32)

现在我们将通过在文本周围创建一个矩形来分隔文本中的每个字符。

# Drawing rectangle around text

img = cv2.imread('sample.png')

h, w, c = img.shape

boxes = pytesseract.image_to_boxes(img)

for b in boxes.splitlines():

  b = b.split(' ')

  img = cv2.rectangle(img, (int(b[1]), h - int(b[2])), (int(b[3]), h - int(b[4])), (0, 255, 0), 2)

Image.fromarray(img)

输出:

最后,我们可以围绕特定的图案或单词绘制矩形。

# Drawing pattern on specific pattern or word

img = cv2.imread('sample.png')

d = pytesseract.image_to_data(img, output_type=Output.DICT)

keys = list(d.keys())

date_pattern = 'artificially'

n_boxes = len(d['text'])

for i in range(n_boxes):

  if float(d['conf'][i]) > 60:

      if re.match(date_pattern, d['text'][i]):

          (x, y, w, h) = (d['left'][i], d['top'][i], d['width'][i], d['height'][i])

          img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

Image.fromarray(img)

输出:

结论

我们从学习如何安装用于文本提取的 tesseract 开始。接下来,我们拍摄了一张图像并从该图像中提取了文本。我们了解到我们需要使用 OpenCV 的某些图像转换函数来从复杂图像中提取文本。

尾注

希望你们会喜欢这个使用 Pytesseract逐步学习光学字符识别的方法。

       原文标题 : 使用Pytesseract进行光学字符识别

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