转自：https://blog.csdn.net/qq_37372196/article/details/89863593
    摘要：

    近几天在做一个东西，其中需要对图像中的文字进行识别，看了前辈们的文章，找到两个较简单的方法：使用python的pytesseract库和调用百度AI平台接口。写下这篇文章做一个比较简短的记录和学习，后期如果有新内容再行补充。

    1、使用python的pytesseract库

    主要是安装库，比较简单，直接使用 pip install 安装即可；另外，如果进行中文识别，需要下载语言包，并配置好相应环境，具体操作可以进行百度，教程有不少。因为这个识别方法比较简单（但效果并不是很理想），下面直接贴出测试代码：

    import pytesseract
    from PIL import Image
    img = Image.open(‘./testImages/test01.jpg’)
    pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = ‘C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe’
    s = pytesseract.image_to_string(img, lang=’chi_sim’) #不加lang参数的话，默认进行英文识别
    print(s)
    2、调用百度AI平台接口（有调用次数限制，通用50000次/天，学习完全够用）

    这个类似于调用接口实现词法分析等操作，首先通过注册获得APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY，然后调用接口实现OCR。由于是在线API，如果图片体积比较大，涉及到上传数据、分析数据、返回数据等一系列操作，需要一定的时间。此外，因为返回的是 dict 类型数据，所以需要对结果进行处理（这套算法是按行识别文字的，准确率较高，基本可以直接将结果进行提取和拼接）。实现起来比较简单，下面直接贴出代码：

    from aip import AipOcr
    APP_ID = ‘00000000’
    API_KEY = ‘00000000000000000000’
    SECRET_KEY = ‘00000000000000000000’
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

    def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, ‘rb’) as fp:
    return fp.read()

    def image2text(fileName):
    image = get_file_content(fileName)
    dic_result = client.basicGeneral(image)
    res = dic_result[‘words_result’]
    result = ‘’
    for m in res:
    result = result + str(m[‘words’])
    return result

    getresult = image2text(‘./test01.jpg’)
    print(getresult)
    小结：

    主要是初次接触OCR这个领域所做的一些笔记，后续再深入进行学习。
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