Экранированные символы. Служебные символы в Python
Распознавание текста с картинки с помощью Python
В данной статье мы рассмотрим как с помощью Python распознать текст с картинки.Распознавать и обрабатывать текст с изображения сегодня важная, востребованная и распространенная задача. Распознавание текста с картинки применяться для оцифровки книг, считывание данных с бланков и анкет, извлечение информации из визитных карточек в список контактов, распознавание паспортных данных, автоматическое распознавание номерного знака, технологии для помощи слепым и слабовидящим и др. Все эти задачи решаются с помощью моделей компьютерного зрения и машинного обучения на языке программирования Python...
Оптическое распознавание символов Python. Оптическое распознавание символов включает в себя обнаружение текстового содержимого на изображениях и перевод изображений в закодированный текст, который компьютер может легко понять. Изображение, содержащее текст, сканируется и анализируется, чтобы идентифицировать символы в нем. После идентификации символ преобразуется в машинно-кодированный текст. Python-tesseract-это инструмент оптического распознавания символов (OCR) для python. Pytesseract может считывать все типы изображений. Этот инструмент также полезен в качестве автономного сценария вызова для tesseract, поскольку он может читать все типы изображений, включая jpeg, png, gif, bmp, tiff и другие. try: from PIL import Image except ImportError: import Image import pytesseract def ocr_core(filename): """ This function will handle the core OCR processing of images. """ text = pytesseract.image_to_string(Image.open(filename)) # We'll use Pillow's Image class to open the image and pytesseract to detect the string in the image return text print(ocr_core('images/ocr_example_1.png'))