python批量识别图片指定区域文字内容，供大家参考，具体内容如下
简介
对于一张图片，需求识别指定区域的内容
1.截取原始图上的指定图片当做模板
2.根据模板相似度去再原始图片上识别准确坐标
3.根据坐标剪切出指定位置图片，也就是所需的内容区域
4.对指定位置图片进行ocr识别
环境
ubuntu18.04
python2.7
所需python模块
1.aircv
用于识别模板再原始图的位置坐标
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pip install aircv
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2.pillow
用于剪裁图片
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pip install pillow
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文字识别
在此也可以用平台端的api进行更精准的识别
ubuntu下tesseract环境安装
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sudo apt-get install libpng12-dev
sudo apt-get install libjpeg62-dev
sudo apt-get install libtiff4-dev
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install automake
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1.tesseract-ocr安装
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sudo apt-get install tesseract-ocr
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2.pytesseract安装
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pip install pytesseract
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python代码
识别对应位置
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#!/usr/bin/python2.7
# -*- coding: utf-8 -*-
import aircv
def matchimg(imgsrc, imgobj, confidence=0.2):
"""
图片对比识别imgobj在imgsrc上的相对位置（批量识别统一图片中需要的部分）
:param imgsrc: 原始图片路径(str)
:param imgobj: 待查找图片路径（模板）(str)
:param confidence: 识别度（0<confidence<1.0）
:return: none or dict({'confidence': 相似度(float), 'rectangle': 原始图片上的矩形坐标(tuple), 'result': 中心坐标(tuple)})
"""
imsrc = aircv.imread(imgsrc)
imobj = aircv.imread(imgobj)
match_result = aircv.find_template(imsrc, imobj,
confidence) # {'confidence': 0.5435812473297119, 'rectangle': ((394, 384), (394, 416), (450, 384), (450, 416)), 'result': (422.0, 400.0)}
if match_result is not none:
match_result['shape'] = (imsrc.shape[1], imsrc.shape[0]) # 0为高，1为宽
return match_result
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图片剪裁
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#!/usr/bin/python2.7
# -*- coding: utf-8 -*-
from pil import image, imageenhance
def cutimg(imgsrc, out_img_name, coordinate):
"""
根据坐标位置剪切图片
:param imgsrc: 原始图片路径(str)
:param out_img_name: 剪切输出图片路径(str)
:param coordinate: 原始图片上的坐标(tuple) egg:(x, y, w, h) ---> x,y为矩形左上角坐标, w,h为右下角坐标
:return:
"""
image = image.open(imgsrc)
region = image.crop(coordinate)
region = imageenhance.contrast(region).enhance(1.5)
region.save(out_img_name)
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图片识别
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#!/usr/bin/python2.7
# -*- coding: utf-8 -*-
import pytesseract
from pil import image
image = image.open('bb.png')
code = pytesseract.image_to_string(image)
print（code）
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对于三方api识别自行研究
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_41616397/article/details/87980510