首写Python-实现文字图片识别

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-10-09 20:21 65阅读 0赞

首先，安装所需依赖库：

pip install flask pytesseract pillow

然后，创建一个名为 `app.py` 的文件，并复制以下代码：

from flask import Flask, render_template, request
    import pytesseract
    from PIL import Image
    
    app = Flask(__name__)
    
    #首页路由
    @app.route('/')
    def index():
        return render_template('index.html')
    
    #文字识别路由
    @app.route('/recognize', methods=['POST'])
    def recognize():
        if 'file' not in request.files:
            return render_template('error.html', error='No file provided!')
        
        file = request.files['file']
        if file.filename == '':
            return render_template('error.html', error='No file selected!')
            
        #读取图片并进行文字识别
        img = Image.open(file)
        text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')
        
        #返回识别结果
        return render_template('result.html', text=text)
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)

在同一目录下创建 `templates` 文件夹，并在 `templates` 文件夹中创建三个HTML文件：`index.html`、`result.html`和`error.html`，分别复制以下代码：

index.html：

<!doctype html>
    <html>
      <head>
        <title>Text Recognition App</title>
      </head>
      <body>
        <h1>Text Recognition App</h1>
        <form action="{
         { url_for('recognize') }}" method="POST" enctype="multipart/form-data">
          <input type="file" name="file">
          <input type="submit" value="Upload">
        </form>
      </body>
    </html>

result.html：

<!doctype html>
    <html>
      <head>
        <title>Text Recognition Result</title>
      </head>
      <body>
        <h1>Text Recognition Result</h1>
        <p>{
       { text }}</p>
      </body>
    </html>

error.html：

<!doctype html>
    <html>
      <head>
        <title>Text Recognition Error</title>
      </head>
      <body>
        <h1>Text Recognition Error: {
       { error }}</h1>
      </body>
    </html>

最后，在终端中运行以下命令启动Flask程序：

python app.py

现在，打开浏览器访问 `http://localhost:5000` 即可使用该Web应用程序上传图片并进行中文文字识别。

以上代码示例只是一个基础的文字识别应用程序，需要注意的是，图片处理和文字识别是比较耗时的操作，这会占用很多计算和内存资源，对于大型图片和高要求的文字识别任务，可能需要更加复杂和高效的方案来完成。