如何利用Python结合Tesseract库实现文字识别操作？

本文共计962个文字，预计阅读时间需要4分钟。

机器视觉+从Google的无人驾驶汽车到能识别假币的自动售货机，机器视觉一直是一个应用广泛且具有深远影响和雄伟愿景的领域。这里我们将重点介绍机器视觉的一个分支：文识别。

机器视觉

从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。

这里我们将重点介绍机器视觉的一个分支：文字识别。介绍如何用一些Python库来识别和使用在线图片中的文字。

我们可以很轻松的阅读图片里的文字，但是机器阅读这些图片就会非常困难，利用这种人类用户可以正常读取但是大多数存贮器没法读取的图片，这时验证码（CAPTCHA）就出现了。验证码读取的难易程序也大不相同。

将图像翻译成文字一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition，OCR）。可以实现OCR的底层库并不多，目前很多库都是使用共同的几个底层OCR库，或者是在上面进行定制。

OCR库概述

在读取和处理图像、图像相差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。虽然有很多库可以进行图像处理，但是这里我们只介绍Tesseract库。

Tesseract

Tesseract是一个OCR库，目前由Google赞助。Tesseract是目前公认最优秀、最精确的开源OCR系统。除了极高的精确度，Tesseract也具有很高的灵活性。它可以通过训练识别出任何字体，也可以识别出任何Unicode字符。

安装Tesseract：Windows系统

下载可执行安装文件安装即可。