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pytesseract 是一个 Python 封装库，用于调用 Google 的 Tesseract-OCR 引擎，实现光学字符识别（OCR）功能。它允许开发者直接从 Python 中提取图像中的文字内容，支持多种语言（包括中文）。
核心特点
- 跨平台支持
Windows/macOS/Linux 均可使用。 - 多语言识别
支持 100+ 种语言（需安装对应语言包）。 - 简单易用
只需几行代码即可完成 OCR 识别。 - 与 PIL/Pillow/OpenCV 兼容
可直接处理常见的图像对象。
安装步骤
1. 安装 Tesseract OCR 引擎
- Windows：
下载安装程序：UB-Mannheim/tesseract - macOS：
brew install tesseract - Linux (Debian/Ubuntu)：
sudo apt install tesseract-ocr
2. 安装语言包（以中文为例）
# Linux
sudo apt install tesseract-ocr-chi-sim # 简体中文
sudo apt install tesseract-ocr-chi-tra # 繁体中文# macOS/Windows 需在安装时勾选或手动下载语言包
3. 安装 Python 库
pip install pytesseract pillow
基础用法示例
示例 1：识别图像中的文字
from PIL import Image
import pytesseract# 设置 Tesseract 路径（Windows 可能需要）
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'# 打开图像并识别
image = Image.open("text_image.png")
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') # 使用简体中文print("识别结果：")
print(text)
示例 2：识别 OpenCV 处理的图像
import cv2
import pytesseract# 读取图像 + 灰度化
img = cv2.imread("text_image.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# OCR 识别
text = pytesseract.image_to_string(gray, lang='eng+chi_sim') # 中英文混合
print(text)
高级功能
1. 获取文字位置与置信度
from PIL import Image
import pytesseractimage = Image.open("text_image.png")
data = pytesseract.image_to_data(image, lang='eng', output_type=pytesseract.Output.DICT)# 打印每个检测到的单词信息
for i in range(len(data['text'])):if data['text'][i].strip():print(f"文本: {data['text'][i]}")print(f"位置: (x={data['left'][i]}, y={data['top'][i]})")print(f"置信度: {data['conf'][i]}\n")
2. 识别多语言混合文本
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng+chi_sim+jpn') # 中英日混合
3. 调整 OCR 参数
# 配置参数示例
config = r'--oem 3 --psm 6 -c preserve_interword_spaces=1'
text = pytesseract.image_to_string(image, config=config)
oem: OCR 引擎模式（0~3，推荐 3）psm: 页面分割模式（常用值）：3= 自动分页（默认）6= 假设为统一文本块7= 单行文本
图像预处理技巧
提高识别准确率的常用预处理方法：
import cv2img = cv2.imread("text_image.png")# 1. 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 2. 二值化
_, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 3. 降噪
denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(thresh, h=10)# 4. 识别处理后的图像
text = pytesseract.image_to_string(denoised, lang='chi_sim')
常见问题解决
-
路径错误（Windows）：
取消注释并设置tesseract_cmd路径：pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' -
语言包缺失：
下载语言包（.traineddata文件）放入tessdata目录（通常在 Tesseract 安装路径下）。 -
识别率低：
- 对图像进行预处理（灰度化/二值化/降噪）
- 调整
psm和oem参数 - 使用更高分辨率的清晰图像
应用场景
- 文档扫描件文字提取
- 验证码识别（简单类型）
- 车牌识别
- 图像中的多语言翻译
- 自动化数据录入
通过结合 OpenCV 进行图像预处理，pytesseract 能显著提升复杂场景下的 OCR 准确率。
