图片识别文字

基础概念：图片识别文字是指将图片中的文字信息转化为可编辑的文本信息。

优势：图片识别文字可以提高工作效率和准确度，节省大量人工输入的时间和精力，同时也可以帮助一些视力受损的人群更好地获取信息。

类型：图片识别文字主要分为基于OCR技术的文字识别和基于深度学习的文字识别。前者适用于较为规则化的场景，后者适用于复杂场景和非结构化数据。

应用场景：图片识别文字可以应用于各种场景，如扫描件的文字识别、车牌识别、身份证识别、发票识别等。

遇到问题想了解原因和解决方法：常见问题包括图片质量较差、文字模糊或扭曲、光线不均等。解决方法包括使用高清图片、调整光线、使用OCR技术或深度学习技术等。

示例代码：以下是基于Python语言的图片识别文字示例代码：

import pytesseract
from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('example.png')

# 调用OCR引擎识别图片中的文字
result = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')

# 输出结果
print(result)

参考链接：https://towardsdatascience.com/optical-character-recognition-ocr-with-tesseract-and-python-5b137d5a34ed