1. 介绍 介绍使用 python 进行图像的文字识别,将图像中的文字提取出来,可以帮助我们完成很多有趣的事情. 2. 必备工具 tesseract-ocr 下载地址: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki tesseract-ocr 是一个开源的图片OCR识别库, 功能及其强大,支持多国语言. 更高级的用法,它还支持机器学习算法,通过训练的方式,使OCR识别更加智能化及准确. python 库 使用安装 pytesseract 和 pill

你是否想过用所学的Python开发一个图形界面的聊天室程序啊? 像这样的: 如果你想开发这样一个有点怀旧风格的聊天程序,那么可以接着看: 要开发这个聊天程序,你需要具备以下知识点: asyncore .asynchat模块使用 wxPython 图形开发 这个聊天程序的实验原理如下: 由于 Python 是一门带 GIL 的语言,所以在 Python 中使用多线程处理IO操作过多的任务并不是很好的选择.同时聊天服务器将同多个 socket 进行通信,所以我们可以基于 asyncore 模块实现聊

rom PIL import Image import pytesseract #上面都是导包,只需要下面这一行就能实现图片文字识别 #text=pytesseract.image_to_string(Image.open('1531730550.jpg'),lang='chi_sim') #设置为中文文字的识别 image = Image.open('1531733536(1).jpg') code = pytesseract.image_to_string(image) #设置为英文或阿拉伯

#英文字串首字母改为大写 st = "string" St = st[0].upper() + st[1:] 2016-10-22 后来了解到 python 内部有相关实现,感觉 python 好贴心~~~ >>> "hehe he hehe".capitalize() 'Hehe he hehe' >>> "hehe he hehe".title() 'Hehe He Hehe'

1.pip3 install pyocr 2.pip3 install pillow or easy_install Pillow 3.安装tesseract-ocr:http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,安装在C:\Program Files\下 4.要求python默认安装在C盘 代码: # !/usr/bin/python3.4 # -*- codi

  随着深度学习算法的兴起和普及,人工智能领域取得了令人瞩目的进步,特别是在计算机视觉领域.21世纪的第二个十年迅速采用卷积神经网络,发明了最先进的算法,大量训练数据的可用性以及高性能和高性价比计算的发明.计算机视觉中的一个关键概念是图像分类; 这是软件系统正确标记图像中主导对象的能力. ImageAI是一个Python库,旨在帮助开发人员构建具有自包含计算机视觉功能的应用程序和系统. 1. 安装Python 3.5.1或更高版本和pip (如果您已经安装了Python 3.5.1或更高版本,请

这是一个最简单的图像识别,将图片加载后直接利用Python的一个识别引擎进行识别 将图片中的数字通过 pytesseract.image_to_string(image)识别后将结果存入到本地的txt文件中 1 #-*-encoding:utf-8-*- 2 import pytesseract 3 from PIL import Image 4 5 class GetImageDate(object): 6 def m(self): 7 image = Image.open(u"a.png&q

前期准备 1. 安装包,直接在终端上输入pip指令即可: # 发送浏览器请求 pip3 install requests # 文字识别 pip3 install pytesseract # 图片处理 pip3 install Pillow PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加下方的群去找免费管理员领取 可以免费领取源码.项目实战视频.PDF文件等 2. 新建项目 需要的模块安装好后,新建一个项目wordsDistinguish. 在项目包下新建三个.py文件 test_pytesse

这是我注册博客后写的第一篇博客,希望对有相关问题的朋友有帮助. 在图像识别前,首先我们要做好准备工作. 运行环境:windows7及以上版本 运行所需软件:(有基础的可以跳过这一段)eclipse,pydev,anaconda2,tesseract-ocr(图像识别引擎),pytesseract组件,PIL组件 操作:安装eclipse,在eclipse的help菜单栏中选择Eclipse Marketplace搜索pydev,安装pydev,下载anacondea2,下载安装tesseract

我的环境为python3 坑比较多,在此做记录,以备查阅 命令行安装: pip install PIL pip install pytesseract pip install Pillow 下载tesseract-ocr安装包和中文包 将tesseract.exe添加到环境变量PATH中D:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR 将语言包文件目录加入到环境变量中D:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata 增加一个TES

一.安装Python依赖 pip install pytesseract pyocr pillow Image pip安装:https://www.cnblogs.com/Javame/p/10918325.html 二.下载并安装 tesseract-ocr: wget https://download.csdn.net/download/yiyu1/11200375 三.修改pytesseract.py 位置:..\lib\site-packages\pytesseract\pytesser

​ 项目介绍 小狗分类器可以做什么? 通过这个分类器,你只需要上传照片,就可以得到小狗的品种,以及更多的信息. 这就是所谓的「机器学习」,让机器自己去“学习”.我们今天要做的这个分类任务,是一个“监督学习”的过程. 监督学习的主要目标是从有标签的训练数据中学习模型,以便对未知或未来的数据做出预测. 我给大家讲一个例子.用“房子的尺寸”预测“房子的价格” ​ 图片来自(吴恩达-机器学习) X-房子的尺寸(小狗的图片)    Y-房子的价格(小狗的类别) 如图,我们根据已经有的数据集(图上的坐标),

import cv2 img = cv2.imread('E:\\usb_test\\example\\yolov3\\rknn_emotion\\test_images\\llj5.jpg') font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX imgzi = cv2.putText(img, ', (50, 300), font, 1.2, (255, 255, 0), 2) cv2.imshow('',img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindo

前些天看见了几个有趣的python项目,在自己实际测试和理解后贴一下代码. https://www.shiyanlou.com/courses/589/labs/1964/document 算法主要逻辑是通过python自带的PIL库通过像素分析图片的皮肤部分,并通过皮肤占有整个图片面积和皮肤块数量来判断一张图片是否是色情图片. 当然,目前该种分析方法依然有许多不足之处...但是大部分比较典型的图片都能比较不错地识别...但是没有加入人型轮廓的识别,导致错误的可能性. 还有一个问题就是皮肤识别算

Pygame模块一览表: 引入pygame模块 ,若本机没有请自行pip install pygame #载入必要的模块 import pygame #pygame初始化 pygame.init() # 待转换文字 text = u"文字转图片" #设置字体和字号 font = pygame.font.SysFont('Microsoft YaHei', 64) #渲染图片,设置背景颜色和字体样式,前面的颜色是字体颜色 ftext = font.render(text, True, (

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @Time: 2018/5/5 20:43 @Author: Jun Hong """ # 格式:\033[显示方式;前景色;背景色m # 说明: # # 前景色 背景色 颜色 # --------------------------------------- # 30 40 黑色 # 31 41 红色 # 32 42 绿色 # 33 43 黃色 #

格式:\033[显示方式;前景色;背景色m 说明:前景色            背景色           颜色---------------------------------------30                40              黑色31                41              红色32                42              绿色33                43              黃色34         

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Sep 21 15:37:26 2018 @author: zhen """ from PIL import Image import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def restore_image

使用encode方法即可,举例如下: #-*-coding:utf-8-*- def save(re, name): file = open("index_cut.txt", "w") for k,v in re.items(): line = "filename :" + name + "\t" + k.encode("utf-8") + "\t" + str(v) + "\

Ubuntu版本: .tesseract-ocr安装 sudo apt-get install tesseract-ocr .pytesseract安装 sudo pip install pytesseract .Pillow 安装 sudo pip install pillow 开始写代码: from PIL import Image from pytesseract import pytesseract image = Image.open('test.png') code = pytess

在58或者赶集等一些网站上经常看到手机号是图片格式,或者一些网站的验证码.这些都是动态生成的,今天我们来看一下如何用python把文字生成图片.其实今天主要借助pygame的图像渲染模块,这样比较简单,顺便帮大家复习下pygame这个游戏框架.好啦,直接上代码吧. 环境:python2.7,装有python3的同学也可以测试一下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 #coding: UTF-8 #载入必要的模块 import os import pygame fro