python中怎么批量識別圖片指定區域的文字

python中怎么批量識別圖片指定區域的文字，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

1.aircv

用于識別模板再原始圖的位置坐標

pip install aircv

2.Pillow

用于剪裁圖片

pip install Pillow

3.Tesseract

文字識別
在此也可以用平臺端的API進行更精準的識別
ubuntu下Tesseract環境安裝

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

1.tesseract-ocr安裝

sudo apt-get install tesseract-ocr

2.pytesseract安裝

pip install pytesseract

Python代碼

識別對應位置

#!/usr/bin/python2.7 
# -*- coding: utf-8 -*- 
import aircv


def matchImg(imgsrc, imgobj, confidence=0.2):
 """
  圖片對比識別imgobj在imgsrc上的相對位置（批量識別統一圖片中需要的部分）
 :param imgsrc: 原始圖片路徑(str)
 :param imgobj: 待查找圖片路徑（模板）(str)
 :param confidence: 識別度（0<confidence<1.0）
 :return: None or dict({'confidence': 相似度(float), 'rectangle': 原始圖片上的矩形坐標(tuple), 'result': 中心坐標(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為高，1為寬

 return match_result

圖片剪裁

#!/usr/bin/python2.7 
# -*- coding: utf-8 -*- 
from PIL import Image, ImageEnhance

def cutImg(imgsrc, out_img_name, coordinate):
 """
  根據坐標位置剪切圖片
 :param imgsrc: 原始圖片路徑(str)
 :param out_img_name: 剪切輸出圖片路徑(str)
 :param coordinate: 原始圖片上的坐標(tuple) egg:(x, y, w, h) ---> x,y為矩形左上角坐標, w,h為右下角坐標
 :return:
 """
 image = Image.open(imgsrc)
 region = image.crop(coordinate)
 region = ImageEnhance.Contrast(region).enhance(1.5)
 region.save(out_img_name)

圖片識別

#!/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）

關于python中怎么批量識別圖片指定區域的文字問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。