【干貨好文】實現(xiàn)python之OCR文字識別過程
光學字符識別（Optical Character Recognition，OCR）技術(shù)通常用于將圖片轉(zhuǎn)化為文本。Python中實現(xiàn)OCR的方法有多種，其中easyocr和pytesseract是比較常見的選擇，但各有優(yōu)缺點。
方法一：easyocr
easyocr是基于深度學習的模塊，但安裝過程中可能出現(xiàn)與opencv版本不兼容的問題，因此需要謹慎考慮。
方法二：pytesseract與Tesseract
pytesseract是基于Tesseract的Python接口，Tesseract由Google贊助，是目前公認的優(yōu)秀開源OCR系統(tǒng)。它的優(yōu)點包括部署快、輕量級、離線可用且免費，但中文識別率較低，需要額外訓練數(shù)據(jù)。
安裝Tesseract需要安裝Pillow和pytesseract，還需將Tesseract添加到系統(tǒng)路徑中，并可能需要特定語言的訓練數(shù)據(jù)，如中文的chi_sim.traineddata。
使用pytesseract，識別圖片中的文字需要確保圖片格式清晰、字體規(guī)范，如無傾斜、污跡，文字排列整齊。例如，識別poems.jpg和timg.jpg的中文效果可能有差異，彩色圖片的識別效果通常不如黑白圖片。
cnocr作為備選
對于只想識別中文的場景，cnocr是一個簡潔的選項，但其對復雜排版的處理能力較弱，特別是對于截圖或掃描件等印刷體文字圖片，其單行識別功能可能效果不佳。
多行識別函數(shù)在cnocr中表現(xiàn)較好，但實際使用時仍需根據(jù)具體需求和圖片質(zhì)量進行評估。
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