Advertisement

Python批量识别图片中特定区域的文字内容

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本工具利用Python实现对大量图片中指定区域文字信息的高效提取和处理，适用于需要自动化分析图像文本的各种场景。 本段落详细介绍了如何使用Python识别图片中的特定区域的文字内容，具有一定的参考价值，感兴趣的读者可以查阅相关资料进一步了解。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python批量识别图片中特定区域的文字内容
    优质
    本工具利用Python编程语言结合OCR技术，实现高效准确地从大量图片文件中提取并分析特定区域内文字信息的功能。 Python批量识别图片指定区域的文字内容如下： 对于一张图片，需求是识别出其中的特定区域的内容。 步骤包括： 1. 从原始图上截取所需的图像作为模板。 2. 使用模板在原图中找到最匹配的位置坐标。 3. 根据获取到的坐标裁剪出所需位置的图片。 4. 对该指定位置的图片进行OCR文字识别。 环境需求：Ubuntu 18.04, Python 2.7 需要安装以下Python模块： - aircv，用于在原始图中查找模板的位置坐标。可以通过pip install aircv命令安装。 - Pillow，用于裁剪图像。可通过pip install Pillow命令进行安装。 - Tesseract，用于文字识别。也可以使用平台端的API来实现更精确的文字识别。 以上是关于如何利用Python批量处理图片并提取指定区域文本内容的方法概述。
     
  • Python批量识别图片中特定区域的文字内容
    优质
    本工具利用Python实现对大量图片中指定区域文字信息的高效提取和处理，适用于需要自动化分析图像文本的各种场景。 本段落详细介绍了如何使用Python识别图片中的特定区域的文字内容，具有一定的参考价值，感兴趣的读者可以查阅相关资料进一步了解。
     
  • 使用Python和OpenCV批量裁剪图片特定区域的方法
    优质
    本篇文章介绍了如何利用Python编程语言结合OpenCV库实现对大批量图像中特定区域进行高效精确裁剪的技术方法。 今天为大家分享一种使用Python和OpenCV批量截取图像指定区域的方法，这具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随文章了解详情吧。
     
  • 使用Python和OpenCV批量裁剪图片特定区域的方法
    优质
    本篇文章详细介绍了如何运用Python编程语言结合OpenCV库实现对大量图像文件中特定区域进行自动化的裁剪处理。通过该方法，用户可以高效地提取所需图像内容，适用于数据预处理等场景。 以下是代码的重新编写： ```python import os import cv2 for i in range(1, 201): if i == 169 or i == 189: i += 1 pth = C:\\Users\\Desktop\\asd\\ + str(i) + .bmp image = cv2.imread(pth) cropImg = image[600:1200,750:1500] cv2.imwrite(C:\\Users\\Desktop\\qwe\\ + str(i) + .bmp, cropImg) ``` 注意：在路径中使用了反斜杠（`\`），并且确保路径字符串正确地引用文件。
     
  • Python批量在图片特定位置添加文字
    优质
    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。
     
  • 批量修改XML文件中的特定内容
    优质
    本工具旨在高效地批量修改多个XML文件内的指定内容，适用于需要快速更新大量文档中重复信息或替换旧数据为新值的场景。 1. 实现了对文件夹中XML文件的筛选。 2. 实现了对XML文件的批量更改。 3. 使用正则表达式匹配具体内容，并进行修改后保存。
     
  • 批量图片转文字、文字识别、OCR
    优质
    本工具提供高效的批量图片转文字服务及精准的文字识别功能，利用先进的OCR技术，帮助用户快速准确地提取图像中的文本信息。 部署环境后，将extraction.exe 放置到需要提取文字的图片文件夹并打开，识别后会将图片中的文字以该文字内容命名，并保存在桌面上。
     
  • Python自动截取并识别特定区域图像的方法
    优质
    本文介绍了一种使用Python编程语言来自动截取屏幕上的特定区域，并运用OCR技术识别其中的文字或图形信息的方法。 ```python import os os.chdir(rG:\Python1\Lib\site-packages\pytesser) from pytesser import * from pytesseract import image_to_string from PIL import Image, ImageGrab # 截图，获取需要识别的区域 x = 345 y = 281 m = 462 n = 327 k = 54 for i in range(2, 6): box = (x, y, m, n) img = ImageGrab.grab(box) ```
     
  • Python中识别图片内容方法的分析
    优质
    本文深入探讨了在Python编程环境中如何使用各种技术与库来识别和解析图像内容的方法，包括OCR技术和深度学习模型的应用。 本段落主要介绍了如何使用Python识别图片内容，并通过实例详细分析了tesseract模块的下载、安装配置及使用该模块进行图片识别的操作技巧。希望对需要的朋友有所帮助。
     
  • 批量图片的文字识别与提取工具
    优质
    这款批量图片文字识别与提取工具能够高效地将图像中的文本内容转化为可编辑的文字格式，适用于大量文件的快速处理。 我开发了一款批量图片识别提取文字的工具，使用LSTM神经网络进行文字识别，并可以将结果导出到Excel。此外，该工具还支持检测图片中是否包含特定关键词。