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使用Python从JPG图片的特定位置提取文字并将其作为文件名

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简介:
本教程介绍如何利用Python编程语言和相关库,从JPG图片中指定区域提取文字信息,并将该文本转换为文件名,适用于需要自动化处理大量图像数据的情况。 本段落介绍了一种使用Python识别图片中的文字并将其作为文件名的批量处理方法。程序界面采用PyQt5设计,利用Tesseract-OCR技术进行图像文字识别。源代码已打包提供,方便学习参考。

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  • 使PythonJPG
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    本教程介绍如何利用MATLAB软件,将一系列特定格式的图像文件高效地转换并保存为流畅的视频文件。通过简单的代码编写和操作指导,帮助用户掌握这项实用技能。 CreatVideoFromPic 函数将指定文件夹下某种格式的所有图片合成为视频文件。 参数如下: - dn:存储图片的文件夹路径。 - picformat:要读取的图片的格式,例如 png、jpg 等字符串数组形式。 - aviname:生成的视频文件名。 示例用法为:CreatVideoFromPic( ./, png,presentation.avi);
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  • 使Python网页存入指
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  • Python批量在添加
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    本教程介绍如何使用Python编程语言,在大批量图片的指定位置自动添加文字水印,提升工作效率。 导入PIL模块 ```python from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont ``` 指定字体路径: ```python zt = rC:/Windows/Fonts/simhei.ttf ``` 定义添加文字的函数 `tianzi`,该函数接受图片路径、位置和需要写入的文字作为参数,并将处理后的图片保存到指定路径。 ```python def tianzi(pic, site, txt, path): # 打开初始文件 image = Image.open(pic) # 设置字体 font = ImageFont.truetype(zt, 50) # 创建Draw对象,用于在图像上绘制文字等元素 ``` 以上代码实现了从给定图片路径打开一张图片,并使用指定的中文字体和大小创建一个`ImageFont`实例。接下来需要利用这个字体以及提供的位置信息将文本添加到图象上的相应区域。
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    本项目介绍如何从HZK点阵字库中抽取每个汉字,并将其转换和存储为独立的图像文件,方便进行字体设计和个人收藏。 点阵字库是一种古老的汉字编码方式,在早期计算机系统(如DOS)中被广泛使用。HZK是常见的点阵字库格式之一,它包含了不同大小、风格的汉字点阵信息。每个汉字由一系列二维排列的点组成,用于屏幕显示或打印。尽管占用存储空间小,但其缺点在于字形质量受限于分辨率,在放大后容易失真。 本项目的主要目标是从HZK文件中提取特定的汉字,并将这些汉字转换为单独的图片文件保存。这一过程通常包含以下步骤: 1. **解析HZK文件**:读取并理解HZK文件中的二进制数据,包括每个汉字的序号、点阵宽度和高度及其对应的二进制位序列。 2. **提取汉字点阵**:根据解析出的信息确定目标汉字在字库中的位置,并获取其相应的点阵数据。这些数据通常是一串二进制数,其中1表示黑色像素而0表示白色像素。 3. **点阵转图片**:利用图像处理工具(如Python的PIL库)将提取到的二进制位转换成灰度图像,形成汉字的实际图形表现形式。 4. **保存图片**:把生成的图像以常见的格式(例如PNG或JPEG)存储下来,方便查看和后续使用。可以设定文件名与特定汉字相联系,便于管理和识别。 5. **矢量字库转换**:提到了矢量化字体如TrueType或OpenType,这些字体通过数学公式定义字符形状,在放大时不会失真。可以通过专门的工具(例如FontForge)将这类矢量字库转为点阵形式以适应各种需求。 这个项目不仅能够帮助学习者深入了解汉字编码、二进制文件解析及图像处理技术,还能提供一个实践平台来探索早期计算机如何呈现中文字符以及掌握基础编程技巧和相关知识。对于对计算机历史和技术发展感兴趣的朋友们来说,这是一个非常有价值的动手实验课题。
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    本教程详细讲解了如何利用FFmpeg工具,将H.264编码的视频文件转换成MP4及AVI格式,同时介绍从视频中抽取PNG与JPEG图像的方法。 Qt工程、ffmpeg库以及h264测试文件。纯原创内容,仅供交流学习使用。