Python实现图片识别功能的示例分享

这篇文章主要介绍了python编程实现的图片识别功能,涉及python pil模块的安装与使用技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python编程实现的图片识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

1. 安装PIL，官方没有WIN64位，Pillow替代

pip install Pillow-2.7.0-cp27-none-win_amd64.whl

2. 安装Pytesser

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下载pytesser_v0.0.1.zip，解压后复制进Python27Libsite-packgespytesser路径下，无pytesser则新建

在Python27Libsite-packgespytesser中新建一pytesser.pth文件,内容为pytesser

在pytesser内，修改三点

① pytesser.py修改成__init.py__

② 修改pytesser.py

import Image

 改为

from PIL import Image

tesseract_exe_name = 'tesseract' 改为tesseract_exe_name = 'Python27\Lib\site-packges\pytesser\tesseract' 注意转义

③ 安装Tesseract

下载后解压，找到tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。

不过除了测试用验证码之外，其余的系统验证码的识别率很低。

附测试代码

from pytesser import *from PIL import Image, ImageEnhanceim = Image.open('D:Python27Libsite-packagespytesserphototest.tif')im2 = Image.open(r'D:Python27Libsite-packagespytessernord.tif','r')im3 = Image.open(r'F:PROJECTpythoncodeStudy_1src�70424cp.jpg','r') #文件读写模式以防报错#图片处理1：：黑白处理enhancer = ImageEnhance.Contrast(im3)image2 = enhancer.enhance(5)image2.show()print image_to_string(image2)#图片处理2: 降噪处理imgry = im3.convert('L')  #灰度处理#灰度处理基础上二值化处理threshold = 140table = []for i in range(256):  if i