这篇文章主要介绍了python编程实现的图片识别功能,涉及python pil模块的安装与使用技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python编程实现的图片识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
1. 安装PIL，官方没有WIN64位，Pillow替代
pip install Pillow-2.7.0-cp27-none-win_amd64.whl
2. 安装Pytesser
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下载pytesser_v0.0.1.zip，解压后复制进Python27\Lib\site-packges\pytesser路径下，无pytesser则新建
在Python27\Lib\site-packges\pytesser中新建一pytesser.pth文件,内容为pytesser
在pytesser内，修改三点
① pytesser.py修改成__init.py__
部分功能简介：商品收藏夹功能热门商品最新商品分级价格功能自选风格打印结算页面内部短信箱商品评论增加上一商品，下一商品功能增强商家提示功能友情链接用户在线统计用户来访统计用户来访信息用户积分功能广告设置用户组分类邮件系统后台实现更新用户数据系统图片设置模板管理CSS风格管理申诉内容过滤功能用户注册过滤特征字符IP库管理及来访限制及管理压缩，恢复，备份数据库功能上传文件管理商品类别管理商品添加/修改/
② 修改pytesser.py
import Image
改为
from PIL import Image
tesseract_exe_name = 'tesseract' 改为tesseract_exe_name = 'Python27\\Lib\\site-packges\\pytesser\\tesseract' 注意\转义
③ 安装Tesseract
下载后解压，找到tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。
不过除了测试用验证码之外，其余的系统验证码的识别率很低。
附测试代码
from pytesser import *
from PIL import Image, ImageEnhance
im = Image.open('D:\Python27\Lib\site-packages\pytesser\phototest.tif')
im2 = Image.open(r'D:\Python27\Lib\site-packages\pytesser\fnord.tif','r')
im3 = Image.open(r'F:\PROJECT\python\code\Study_1\src\20170424\cp.jpg','r') #文件读写模式以防报错
#图片处理1：：黑白处理
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im3)
image2 = enhancer.enhance(5)
image2.show()
print image_to_string(image2)
#图片处理2: 降噪处理
imgry = im3.convert('L') #灰度处理
#灰度处理基础上二值化处理
threshold = 140
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
out = imgry.point(table, '1')
out.show()
text = image_to_string(out)
if text.isspace() :
print "FAILE"
else:
print text
#print text 
