要使用Python批量提取图片中的文字,你可以按照以下步骤操作:
1. 安装必要的库:
`Pillow`:用于图像处理。
`pytesseract`:用于OCR识别。
`OpenCV`(可选):用于指定图片中文字的区域。
你可以使用以下命令安装这些库:
pip install Pillow pytesseract
2. 配置Tesseract OCR引擎:
确保Tesseract-OCR引擎已安装,并将其添加到系统的PATH环境变量中,或者在代码中指定其路径。
3. 编写Python脚本:
import os
from PIL import Image
import pytesseract
设置输入和输出文件夹路径
input_folder = "input"
output_folder = "output"
确保输出文件夹存在
if not os.path.exists(output_folder):
os.makedirs(output_folder)
遍历输入文件夹中的所有图片文件
for filename in os.listdir(input_folder):
检查是否为图片文件
if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif')):
打开图片文件
img_path = os.path.join(input_folder, filename)
img = Image.open(img_path)
使用pytesseract提取图片中的文字
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='eng') 可以指定语言,如'chi_sim'表示简体中文
保存提取的文字到输出文件夹
output_file = os.path.join(output_folder, f"{filename.split('.')}_text.txt")
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(text)
4. 运行脚本:
将上述代码保存为一个`.py`文件,例如`extract_text.py`,然后在命令行中运行:
python extract_text.py
脚本将遍历`input`文件夹中的所有图片,并使用`pytesseract`提取图片中的文字,然后将提取的文字保存到`output`文件夹中,文件名格式为` <原图片文件名> _text.txt`。 原图片文件名>
请确保在运行脚本之前,你已经正确配置了Tesseract-OCR引擎的路径。如果需要识别特定区域的文字,可以使用OpenCV来指定区域。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:https://sigusoft.com/bj/145946.html