爬取微信公众号所有历史文章 - (03) python结合tesseract-ocr做图文识别

一番码客 : efonfighting.imwork.net

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前面我们讲到了adb的封装，里面具体讲到到了在一副图片中寻找目标的坐标并点击。这篇文章我们讲讲对一副图片的特定区域做截取，并利用开源库做图纹识别。

要实现这个步骤的原因是，最初想实现爬取微信公众号历史文章这个功能时，一番没有抓包爬虫经验，于是为了获取历史文章的标题用于pdf打印时的命名，一番想到截图后对图片做图文识别，然后点击文章标题，进入到文章阅读界面然后结合目标图片识别“复制链接”来获取到文章的链接。

1 安装 tesseract-ocr

tesserat是一个开源的文字识别引擎，目前已经开发到4.0版本，训练支持了100+种的语言了。这里安装以ubunut18.04为例。

安装分为两部分:

1. 安装引擎 对于ubuntu18.04来说安装很简单，两条命令搞定：

sudo apt install tesseract-ocr sudo apt install libtesseract-dev

1. 安装需要识别语言的现有训练库: 安装简体中文的识别库：

sudo apt install tesseract-ocr-chi-sim

如果是英文识别库：

sudo apt install tesseract-ocr-eng

如果是windows，下载对应的32位或64位安装包，然后将下载的语言识别库“xxx.traineddata”放到安装目录（比如C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata）下。

对于mac或者其他版本linux系统的安装方式，当然包括windows详细安装教程，请参考tesseract-ocr官方github的wiki（当然是英文的啦）。

后台回复关键字 “ tesseract-ocr ” 获取官方工程github地址和windows安装包、语言包。

安装完成之后你发现就可以用tesseract命令啦。

2 python结合pytesseract做图文识别

首先确保安装了python pytesseract包，

• pycharm 请在setting里安装。
• 终端安装直接 "pip3 install pytesseract"。

接下来就可以直接通过python调用pytesseract的接口做图文识别啦。下面以一幅手机屏幕截图为例。

1. 这里标定每篇文章题目的范围，如图红框。
2. test代码： def test(): from PIL import Image import pytesseract import matplotlib.pyplot as plt #读取图片，并截取其中的一部分 img = Image.open("/home/soy/Desktop/一番码客.jpg") grey = img.convert('L') # 只留取亮度信息，转换为黑白色，有利于文字识别 cutPic = grey.crop((25, 270, 690, 540)) # 上图红框里的范围(x1,y1,x2,y2) #这里为了将所有非白色的像素点转换为纯黑色，有利于增高文字的锐度、清晰度。 xSize = cutPic.size[0] ySize = cutPic.size[1] for y in range(ySize): for x in range(xSize): if(cutPic.getpixel((x,y)) != 255): cutPic.putpixel((x,y),0) #展示处理后的图像 plt.imshow(cutPic) plt.show() #图文识别 itemStr = pytesseract.image_to_string((cutPic), lang='chi_sim').replace(' ', '') print(itemStr) #文字拼接处理 itemStrList = itemStr.split('\n',8) dateStr = itemStrList[len(itemStrList)-1] topicStr = '' for idx in range (len(itemStrList)-1): topicStr += itemStrList[idx] #处理后的文字 print(dateStr+'_'+topicStr)
3. 处理后图片：

1. 识别结果：

3 结语

怎么样，用python做图文识别是不是超简单？这就是python的魅力所在啊。

那么获取每篇文章的思路就是：

1. 通过OCR获取最上面一篇的文章标题；
2. 点击进去，通过图像目标查找，点击“复制文章链接”按钮，并将链接传回PC保存；
3. 返回，向下滑动页面刚好一栏标题，重复1。
4. 通关！