；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。 生活和工作中我们也经常需要从图片中提取文字信息，比如从扫描件，截图或照片中提取有用的信息。 其实这张图还是比较难的，因为文字的排布比较杂乱，给识别增添了不少麻烦。 3.前面我们讲了百度文库免费下载，如果你还是有concern，那么其实也可以先截图再转文字。还是拿“测序名词解释”这篇文档举例，先截个长图 ? ONLINE OCR 整体效果还不错 ? 我相信OCR在生活中还有很多的应用，比如信件或者包裹拍照，识别邮编之后分拣，手机拍名片自动提取姓名，手机号添加到通讯录，我相信即使在微信里面发图片，敏感信息还是能被后台监测到的，OCR对腾讯来说应该是小菜一碟
一、前言 爬虫的时候，有时候会遇到一些验证码，常见的有滑块验证码和文字验证码，本文所讲内容将为解决文字验证码做一些准备！ 二、easyocr库的安装 pip install easyocr EasyOCR 中文主页：传送门 GitHub地址：传送门 三、提取图片效果 以这张图片为例： image.png 运行代码： import 解决方案： 根据提示网址，下载相应的模块。 错误提示2： 网络连接超时或者连接断开 解决方案： 可以直接下载字体模型，放到指定的路径中。 常见字体模型 1、文字检测模型（CRAFT） https://pythondict.com/go/? url=https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/releases/download/pre-v1.1.6/arabic.zip 模型这么多，平时用最多的可能就是英文和中文简体字了
基于行业前沿的深度学习技术，将图片上的文字内容智能识别成为可编辑的文本。有效地代替人工录入信息。
问题描述 如下图所示，一份pdf有几十页，每页九张图片， 提取出图片并用图片下方的文本对图片命名 主要涉及问题： 图片提取 文本识别 借鉴了上面文本识别的资料，上面图片提取的顺序不一致，没办法把两个结合起来实现我的需求 i∈[1,9] 并保存 im.crop(box).save(product_pic_path) print(f"第{count}页图片提取成功，剩余 # 分页保存成图片 save_page_pic(pdf_path,page_path) # 提取文本信息 txt_data = parse_pdf_txt(pdf_path,code_str ) # 把提取到的文字 保存到本地 # txt_data.to_excel(os.path.join(fina_path,"pdf文字信息.xlsx"),index=False) pic_name = save_product_pic(txt_data,product_path,page_path) # 把提取到的文字 整理后保存到本地-合并成一列，并只保留图片信息 pic_name.to_excel
，也容易出错，这时就会遇到文字图片转为本文的情况，下面就来看看，文字图片能不能转换成word文档吧。 image.png 文字图片能不能转换成word 文字图片是可以转换成word的，无论是拍摄的或者是扫描的图片，只要能在电脑上打开，看到上面的文字，就可以把文字转换成word，对图片的格式没有要求，任何格式都可以 操作方法也比较简单，找到工具栏的截取，把图片上的文字截取下来，然后软件就会自动对图片上的文字进行识别，一般只要等待一两秒钟就能看到文字，建议不要一次识别太多，这样会导致等待的时间过长，也比较容易出错。 如何提取图片中的文字 现在提取带有文字图片的方法比较多，大部分都是借用第三方软件，还有一种方法就是直接打开图片，通过使用QQ截图工具来进行转换，而且现在的手机上也带有转文字的功能。 文字图片能不能转换成word？是可以转换成Word或者是文本文档的，只是在转换过程中需要图片上的文字清晰、工整，如果比较潦草的文字或者是图片文字清晰度差，就会增加转换差错率。
点击蓝字关注△ 回复“1024”领取福利大礼包 ? 有时候在爬取数据的时候，需要读取网页中图片中的信息。在读取和处理图像、图像相关的机器学习以及创建图像等任务中，Python一直都是非常出色的语言。 安装之后，要用要用tesseract命令在Python的外面运行 今天使用Tesseract来实现一个提取图片中信息的程序。下面这张图片，就是我们需要读取的对象： ? subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) p.wait() f = open("page.txt","r") print(f.read()) f.close() 运行这个程序，应该会输出图片中的文字信息 但是，当文字出现在彩色封面上时，结果就不那么完美了。你可以用 Pillow 库挑选图片进行清理，但是如果想把文字加工成普通人可以看懂的效果，还需要花很多时间去处理。这是只是一个简单的实例。 如果觉得内容还不错，分享给更多朋友，一起提升编程技能。
这个我感觉还是比较有意思的，所以选了个网店工商信息图片文字提取的题目，然后花四天时间完成，下面主要和大家分享一下问题的解决思路。 1.网店工商信息图片文字提取 图片内容如下所示，但每张图片中信息出现的位置不尽相同，题目要求所写的程序能够完成如下几个功能点。 程序能够识别不同格式的图片，并能够提取所要求的信息。 从图片之中提取企业注册号和企业名称信息，并保存到Excel表格之中。 程序能够自动读取企业工商信息图片所在的文件夹路径。 识别速度保持在60秒识别50张图片，识别正确率保证在95%以上。 ? (TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } 3.网店工商信息图片文字提取 当然你也可以转换成其他格式，看看效果如何，转换完成之后，再次进行图片文字识别，发现准确率有较大提升。
python本身也有识别图片转文字的框架，但是相比调用接口，识别的精度就略显不行了； 这是 百度AI 的网站: https://ai.baidu.com/ ; 点击右上角的 控制台 ，申请或者登陆； 进去之后左侧有 【文字识别】： ? XXXXXXXXXXXXXXXXXX' SECRET_KEY = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) """ 读取图片 image = get_file_content('D:/共享文件夹/图片/123.png') """ 调用通用文字识别（高精度版） """ restu1 = client.basicAccurate AI； 其实最后可以直接 print(restu1) 但是输出的是 字典、列表，在此我将结果遍历了一下，从图片中识别的文字会一行一行显示，剩下的操作看你咋搞了，存入数据也行，生成表格也行；
后来发现QQ其实就有这个功能，已发送的图片 右键 默认就有 “识别图片中文字”选项，然后可以复制转换后的文本。 个人感觉还蛮好用的，相比那些来源不明的网站，相对来讲也会更安全些。
导语 | 2021年1月， 微信发布了微信8.0， 这次更新支持图片文字提取的功能。用户在聊天界面和朋友圈中长按图片就可以提取图片中文字，然后一键转发、复制或收藏。 图片文字提取功能基于微信自研OCR技术，本文将介绍微信OCR能力是如何落地文字提取业务的。文章作者：伍敏慧，腾讯WXG研发工程师。 一、背景 微信8.0上线了图片提取文字的功能，用户在聊天界面和朋友圈中如果想提取图像中的文字，不用再辛苦打字了，只要简单几个步骤，就可以拿到图片中的文字内容，超级方便实用。 ? 图1 微信客户端提取图片中的文字 图片提取文字功能以OCR技术为基础，识别出图片中的文字并进行排版展示给用户。 三、文字提取整体解决方案 针对上面分析的难点和挑战，我们设计了下面的提取文字流程: ? 图3 图片提取文字的完整流程 快速文字判定模块用于快速判断图像中是否存在文字，如果存在文字，弹出提取文字入口。
1. pdfimages PDF 其实本质上是一个文件包，比如某些 PDF 文件中有插图，这些插图都包含在这个 PDF 文件包中。 Linux 下可以使用 pdfimages 命令来从 PDF 文件中提取图片文件。如果你的 Linux 发行版上没有该命令，需要安装 poppler-utils 软件。 pdfimages 命令的语法格式如下： pdfimages -f <sn> -l <en> -png <PDF-sourcefile> <prefix> # 指定范围页面从 PDF 文件中提取图片并输出为 png 格式 其中 <sn> 为起始页号，<en> 为终止页号，-png 指定输出图片格式，<PDF-sourcefile> 为指定的输入文件名，<prefix> 为输出文件名前缀，输出的所有图片文件名为该前缀加上数字序列号组成
上次我使用的百度AI开放平台的API接口实现图片的转化，后来有许多小伙伴都私信问我，怎么获取百度AI平台的AK和SK。 为了统一回答大家的问题，今天我又使用百度API实现了一个从图片中提取文字和识别身份证的功能，详细描述实现过程，有收获的小伙伴记得收藏、转发分享哦。 鉴权函数 从分析来看，我们首先需要去获取一个access token，用于后续的请求合法性鉴别。查看平台的接口文档，我们的编码如下，这个其实在我们之前的图片处理程序中也是一样的。 鉴权函数写好之后，我们就可以拿着获取到的access token去向平台接口发起请求，识别图片中的文字了。 首先我们看看文字识别的效果。 原始图片： ? 最终识别出来的效果 ? 最终我们的识别仅将“API”识别为“AP”，少了一个字符“I”，正确率高达99%以上，一个字——强。
这个过程中会发现，很多网站的提供的页面都是不能复制粘贴的，或者直接是图片形式提供，为了方便能获取这些文字，当前就利用华为云提供的 通用文字识别接口，识别图片里的文本内容，方便复制文字。 这个功能QQ上也集成了，使用很方便，这里利用华为云的接口实现一个与QQ类似的功能，截图之后识别图片里包含的文本内容。 还支持用户自定义识别模板，指定需要识别的关键字段，实现用户特定格式图片的自动识别和结构化提取。 2. 关于获取图片base64编码的方式，在文档里也有介绍，直接通过浏览器获取。 3. 实现代码 代码采用QT编写的，请求API接口实现调用。其他语言方法是一样的。 img.isNull()) { ui->widget->SetImage(img); } } } //获取图片里的文字信息 void Widget
1 摘要 近日浏览网上一些图片提取文字的网站，觉得甚是有趣，花费半日也做了个在线图片识别程序，完成了两个技术方案的选择，一是tesseract+python flask的方案实现，二是tesseract 假设现在有一个图片输入，整个执行流程为： 输入（一张图片） 有用信息提取（比如一个图片上只有一个字，那其他留白的是无用，这个字上每个色素是有效的并且相关） 找出文字/线条 字符分类集 输入与分类集对比找出最接近的 web图片识别程序的开发啦，废话不多说，直接上代码。 测试一图片： 测试一结果： 测试二图片： 测试二结果： perfect，识别的很准确，第二个测试全部是英文字符的时候我们采用了中文训练的数据集，虽然也很好的识别了，但是速度会慢很多。 7 总结 图片识别在当今网络技术领域是非常热门的一块，而这次完成的这个程序完全是依赖别人开源框架来完成了这个技术实现，在应用层面这是成功的，但是本质上并没有实际算法，技术核心上的东西，如果只关心应用层开发上述解决了我们计算机在规则字符识别上的问题
术语： 浮动图片，是指在Word文档中位置可以自由移动、可以环绕文字或放置于文字上方、下方的图片，不占文档流的位置，可以和文字或嵌入式图片重叠。 嵌入式图片或行内图片，和文档中的文字一样占文档流的位置，不能自由移动位置，也不能环绕文字，不能放置于文字的上方或下方。直接插入Word文档的图片默认为嵌入式图片，如果改为浮动图片，需要单独设置。 然后使用扩展库python-docx提取其中的图片，目前这个库似乎只支持嵌入式图片的提取，不支持浮动图片，有知道的朋友请留言告知，测试成功后可以获赠董老师任意图书一本。 参考代码：使用Python批量提取并保存docx文档中的图片 提取结果： ? 改用扩展库docx2python，官方对这个扩展库的简单描述如下： ? 首先使用pip命令安装这个扩展库，如图： ? 提取结果： ? 除了提取图片之外，obj还具有下面的属性可以提取docx文档中不同部分，请自行查阅资料了解其用法。 ?
一、前言 今天要带大家实现的是PPT图片的提取。 在我们学习工作中，PPT的使用还是非常频繁的，但是自己做PPT是很麻烦的，所以就需要用到别人的模板或者素材，这个时候提取PPT图片就可以减少我们很多工作。 知道这点后，我们就可以选择用Python来解压出PPT中的media目录就可以提取出所有图片了。 三、提取PPT中的图片 1、打开压缩包 在Python中提供了一个zipfile模块用于处理压缩包文件。 另外，其实我们手动解压然后提取PPT中的图片也是很方便的，也并不会比程序慢。
Python提取中文字符，包含数字 import re m = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', content) print(m) def translate(str): line = str.strip() # 处理前进行相关的处理，包括转换成Unicode等 pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa50-9]') # 中文的编码范围是 " ".join(pattern.split(line)).strip() # zh = ",".join(zh.split()) outStr = zh # 经过相关处理后得到中文的文本
写这个jupyter的原因是好几次自己爬完新闻之后，发现中间有些是html标签代码或者其他多余的英文字符，自己也不想保留，那么这时候一个暴力简单的方法就是使用 unicode 范围 \u4e00 - \ u9fff 来判别汉字 unicode 分配给汉字（中日韩越统一表意文字）的范围为 4E00-9FFF （目前 unicode 6.3 的标准已定义到 9FCC ） # 判断字符是否全是中文 def ) == False return all('\u4e00' <= char <= '\u9fff' for char in text) ishan("asas112中国") False # 提取中文字符
通用文字识别（General OCR）提供通用印刷体识别、通用印刷体识别（高精度版）、通用印刷体识别（高速版）、通用手写体识别、英文识别等多种服务，支持将图片上的文字内容，智能识别为可编辑的文本，可应用于随手拍扫描、纸质文档电子化、电商广告审核、智能翻译等场景，大幅提升信息处理效率。
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