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一. 前言
最近在研究 Python 的一些功能 ， 也尝试了一些有趣实现， 这一篇就从实践的角度来研究一下 Python 如何实现图片识别。
众所周知 ， Python 的库真的老多了，其中在图像识别上比较突出的就是 OpenCV.
那么基于这个库我们能实现什么功能呢？
二. 参与对象简介
-
OpenCV ：一个开源的跨平台计算机视觉库 , 支持 C++ ,Java 和 Python
- 包括图片的
读取，写入，转换，图像增强，特征提取等等
- 包括图片的
- Tesseract ： 光学字符识别 (OCR) 的开源引擎 ，用于讲图像转换为可读的文本
三. 简单使用
3.1 环境准备
// S1 : 安装依赖
pip install numpy matplotlib
// S2 : 安装 OpenCV
pip install opencv-python
// S3 : 安装物理机上面的 tesseract
https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
- PS : 此处默认使用的是 English 语言包 ，如果需要中文，这里要下载新的语言包
- https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files.html
- 下载完成后把文件解压到 /Tesseract-OCR/tessdata 中
// S4 ：准备环境变量
@ https://blog.csdn.net/qq_40147863/article/details/82285920
- 环境变量 系统变量 和 用户变量 里面 加上对应的 Path 即可
## S4 : 安装 Python OCR 识别
pip install pytesseract
//============================
// 扩展功能 ：
// 测试一 ： 中文包安装情况
> tesseract --list-langs
- 如果中文包安装成功，就可以看到多个结果
3.2 初代代码展示
import cv2
import os
import pytesseract
# S1 : 读取图片
image_path = "C:\\Users\\zzg\\Desktop\\test.png"
# S2 : 识别图片
image = cv2.imread(image_path)
# S3 : 使用 OCR 识别文字
text = pytesseract.image_to_string(image,lang='chi_sim')
# 打印文字
print("识别出文字内容:"+text)
- ❗如果此时未优化执行的情况下 ，
大概率是识别不出来的 - ❓主要原因在于图片没有做合适的处理，或者语言包未加载
- 对于
英文文字， 使用英文模型的效果还是很好的，一段复杂的代码基本上能够识别清楚 - 对于
中文文字，整体效果就比较差了
识别了又好像没识别，这说明在不进行任何优化的前提下，文字识别的准确率并不高。所以在生产上使用之前，我们要在代码和模型层面进行一定的优化，以达到预期的效果。
四. 深入原理
4.1 什么叫灰度化 ？
将一幅彩色图像转换为灰度图像的过程 ，一般情况下灰度图像只会包含一个通道。
// 灰度化图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
// 展示图像
cv2.imshow("Image", gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
问题一 ：通道是什么 ？
图像中有很多分量用来描述一些信息 ，常见的有颜色通道 ，深度通道 , alpha 通道等。
一般常规的彩色图像包含三个颜色通道 ：红色、绿色和蓝色（或多或少都听过，这就是三原色）。
问题二 ： 为什么要灰度化 ？
- 三通道
颜色过于复杂，处理难度更大 - 通过灰度图像消除颜色信息的干扰
- 避免光照 ，文字颜色 ，背景对识别的影响
4.2 什么是语言包
之前在环境配置的时候也提到过，为了更好的识别中文，需要添加语言包。
Tesseract 的语言包可以帮助 Tesseract 引擎识别特定语言文本的模型文件。
我们需要下载特定的语言包，放在 tessdata 目录下即可。 Tesseract 可以同时兼容多个语言包。也可以自己训练语言包。
@ https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files.html
4.3 优化图像的方式
如果真的需要深度使用，建议认真阅读官方文档 ，在官方文档中提供了大量提高质量的案例 ：
其中常见的方式包括 ：
- 重新缩放 ： 修改图片的尺寸 ，通过这种方式扩大图片的间隔，提高识别率
- 二值化 ： 灰度化就是二值化的一种，目的是减少复杂的颜色
- 降噪 ： 去除图像中的噪声，以提高图像质量和识别率
- 旋转 ： 旋转图片以让文字更容易识别
❗这里面很多还不是很清楚，这里就举一个图片缩放的案例，也是最有用的！！
通常最常见的就是图像的缩放处理
解决的方案是对图片进行缩放或者切割 ，首先我们看一下图像缩放后的效果 ：
- 原本以为还需要优化很久 ，但是简单扩大一下效果就很明显了
4.4 技术原理
Tesseract 同样是一种基于机器学习计算的实现功能 ， 在使用上一样基于大模型实现。
- Tesseract 基于卷积神经网络 (CNN) 的模型
- Tesseract 通过不同的组件计算模型文件 ，可以计算单语言模型文件，也可以计算多语言模型文件
- 在使用时 ，可以使用多个 .traineddata 文件进行分析
- 入门阶段就不涉及模型的训练了，毕竟我也还不会
五. 最终结果
import cv2
import os
import pytesseract
# 读取图片
image_path = "C:\\Users\\zzg\\Desktop\\test2.png"
# 检查文件是否存在
if not os.path.isfile(image_path):
print("错误：图像文件未找到！")
exit()
image = cv2.imread(image_path)
# 灰度化图片
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图片进行缩放
image_big = cv2.resize(gray_image, dsize=(None, None), fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
# 降噪图片
denoised_image = cv2.GaussianBlur(image_big, (5, 5), 0)
# 使用 OCR 识别文字
text = pytesseract.image_to_string( denoised_image,lang='chi_sim')
# 打印文字
print("识别出文字内容:"+text)
总结
这篇是第一篇学习的文档 ，重在了解这种使用方式。
后续会扩展到 复杂图像 以及 业务级使用。欢迎关注。
参考文档
https://zhuanlan.zhihu.com/p/110647131