公司有个需求，简单点说需要从一张图片中识别出中文，通过python来实现，当然其他程序也行，只要能实现，而小编主要学习python，所以就提了python。一个小白在网上遨游了一天，终于找到一丝丝思绪，特意在此分享，希望大神提出宝贵的意见。
今天还是在学习OCR算法中，但是好像自己摸索确实比较难一点，而且python实现图片中文识别的方法还是不多，所以我打算记录一下自己学习的过程。今天看到一个菜鸟都可以用的开源项目，那就是OCR开源项目tesseract，可能对于还是菜鸟的我来说，最好不过了，可以试试此项目，还可以看看源码，何乐而不为呢！
OCR开源项目很多，给大家一个链接，这个链接列出了现有的比较出名的OCR开源项目，链接如下：
/wiki/Comparison_of_optical_character_recognition_software
从上面的排名可以看到，Tesseract是排在第一名的！所以下面就认真学习一下Tesseract。首先介绍一下Tesseract，然后安装，测试，了解其不足等等。
Tesseract的OCR引擎目前已作为开源项目发布在Google Project，其项目主页在这里查看/tesseract-ocr， 它支持中文OCR，并提供了一个命令行工具。python中对应的包是pytesseract. 通过这个工具我们可以识别图片上的文字。
一 Tesseract的安装测试使用
1.1 小编的开发环境如下：
windows 7python 3.6pycharm1.2 下载安装包
首先下载Tesseract在Windows下的安装版。(因为在国外访问不了谷歌，所以别人FQ下载了下来，这里给大家百度网盘链接)
/s/1i56Uxlr
根据/tesseract-ocr/tesseract/wiki，找到非官方的安装包，好像只看到64位的安装包http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe，下载后直接安装即可，但是要记得你的安装目录，我们等会配置环境变量要用。
如果不是做英文的图文识别，还需要下载其他语言的识别包/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Data-Files。
简体字识别包：/tesseract-ocr/tessdata/4.00/chi_sim.traineddata
繁体字识别包：/tesseract-ocr/tessdata/raw/4.0/chi_tra.traineddata
安装python对应的包：pytesseract
pip install pytesseract
1.3 安装Tesseract
下载Tesseract-OCR引擎，注意要3.0以上才支持中文哦，按照提示安装就行。（此处附上windows 4.0的安装过程）
既然是要训练中文，记得勾选 additional language data
找到中文简体和中文繁体，按需勾选，然后点下一步
可以先不勾选，因为这样直接下载语言的包实在太慢。可以从网页上直接下载语言包,然后等程序安装好后，放入安装目录下tessdata目录下面
下载下来之后一路Next安装好，然后在开始菜单找到其控制台引导程序，如下图所示：
使用Tesseract ocr有两种方式：动态库方式 libtesseract和执行程序方式 tesseract.exe小编使用的是第二个方式，也方便Python调用（主要是小编比较菜）。
1.4 测试英文字符识别
上面的安装包里自带了已经训练好的英文-拉丁文识别数据~所以我们先来测试一下英文字符的识别吧~识别图像如下：
1.4.1把上面的图片放到Tesseract的安装目录下，如下图所示：
1.4.2打开上面提到的控制台窗口，如下图所示：
1.4.3在窗口中输入命令：“tesseract.exe 0.jpg 1”，并回车，如下图所示：
01.jpg代表待识别的源文件，1代表输出文件名，默认输出格式是txt文件格式！注意，上面的 lang之前是-l 而不是-1！
1.4.4让我们先查看一下01.jpg照片，如下图：
1.4.5在安装目录下生成了1.txt文件，识别结果如下图所示：
既然安装好了，测试也可以了，我们就进行实战，做图像识别。
二 python用tesseract-ocr做图像识别
虽然说一行代码可以搞定识别图片，但是我们需要导入两个库，这是别人写好的封装好的库文件。只有导入人家库，我们才能识别一行代码实现图片文字。
这里我们需要用到两个库：pytesseract和PIL同时我们还需要安装识别引擎tesseract-ocr
2.1 pytesseract和PIL的安装
安装这两个包可以借助pip
- 1，命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract - 2，如果你用的pycharm编辑器，就可以直接借助pycharm实现快速安装。
2.2 大概介绍下相关模块的概念：
Python-tesseract 是光学字符识别Tesseract OCR引擎的Python封装类。能够读取任何常规的图片文件(JPG, GIF ,PNG , TIFF等)并解码成可读的语言。在OCR处理期间不会创建任何临文件
PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以在这里下载学习和查找资料。
Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
python对图像的处理比较常见的是用pytesseract识别验证码，要安装pytesseract库，必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr，其中PIL为图像处理库，而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎。
下载链接：/python-php-ocr.html 该链接文档描述了如何配置相关环境，以及识别验证码的python代码，总结起来就三步： 安装PIL.exe；安装tesseract-ocr-setup.exe;安装pip install pytesseract
2.3 解决python2.X中PIL在Python3.X中不能使用
目前PIL的官方最新版本为1.1.7，支持的版本为python 2.5, 2.6, 2.7，并不支持python3，经查询python3.X用pillow代替，进入DOS命令行窗口，敲入以下代码
pip install pillow
提示安装成功，再运行程序没有问题。
2.4 正式识别图片中的文字（包括简单的英文和复杂的英文）
2.4.1下面进入正题，我们识别下面的东西，看图（三种情况）：
2.4.2 python代码如下：
import pytesseractfrom PIL import Image#打开验证码图片image = Image.open('02.jpg')#加载一下图片防止报错，此处可以省略image.load()#调用show来展示图片，调试用此处可以省略image.show()text = pytesseract.image_to_string(Image.open('02.jpg'))print(text)
2.4.3 查看运行结果，运行后，结果如下：
2.4.5 总结
从上面我们可以发现，运行代码后的结果， 清晰的印刷体字体比较清晰，基本没有问题。简单的图片识别率还是可以的，但是复杂的话 就...，所以希望自己继续学习，继续寻找有用的库。
三 Image模块的用法介绍（转）
3.1 简介
图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以在这里下载学习和查找资料。
Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
3.2 使用
导入 Image 模块。然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 IOError ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 Image 对象。现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：
1 >>> import Image2 >>> im = Image.open("j.jpg")3 >>> print im.format, im.size, im.mode4 JPEG (440, 330) RGB
这里有三个属性，我们逐一了解。
format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。
size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。
mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。
3.3 简单的几何变化
色彩空间变换。
convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。
图像增强。
Filters : 在 ImageFilter 模块中可以使用 filter 函数来使用模块中一系列预定义的增强滤镜。
>>>out = im.resize((128, 128)) >>>out = im.rotate(45) #逆时针旋转 45 度角。>>>out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右对换。>>>out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下对换。>>>out = im.transpose(Image.ROTATE_90) #旋转 90 度角。>>>out = im.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转 180 度角。>>>out = im.transpose(Image.ROTATE_270) #旋转 270 度角。
