如何用python把位图（模糊图）转换成文字

图片如下

我要具体的代码，麻烦了！

import base64
import requests
def ocr(_fp):
    #注：_fp为rb模式的文件
    img="data:image/png;base64,"+base64.b64encode(_fp.read()).decode()
    r=requests.post("https://ai.baidu.com/aidemo",
        data={
            "image":img,
            "image_url":url,
            "type":"commontext",
            "detect_direction":False
        },
        headers=__HEADER
    )
    return "\n".join([x["words"] for x in r.json()["data"]["words_result"]])

先装requests

>>> from PIL import Image
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> im = np.array(Image.open(r'd:\1621324257136.jpg'))
>>> plt.imshow(im)
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x000001D8168EB148>
>>> plt.savefig(r'd:\demo.svg')

这个要用到图像识别文字的库Tesseract吧

###安装tesseract-ocr引擎

brew install tesseract

然后我们通过tesseract -v看一下是否安装成成功

tesseract 3.05.01
leptonica-1.75.0
libjpeg 9b : libpng 1.6.34 : libtiff 4.0.9 : zlib 1.2.11

这时候我们运行上面代码会出现乱码

这是因为tesseract默认只有语言包中没有中文包，如下图：

###安装tesseract-ocr语言包
我们去GitHub下载我们需要的语言包，这里我只下载了chi_tra.traineddata和chi_sim.traineddata
github：tesseract-ocr/tessdata
然后放到/usr/local/Cellar/tesseract/3.05.01/share/tessdata路径下面。

可以通过tesseract --list-langs查看本地语言包：

可以通过tesseract --help-psm 查看psm

0：定向脚本监测（OSD）
1：使用OSD自动分页
2 ：自动分页，但是不使用OSD或OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）
3 ：全自动分页，但是没有使用OSD（默认）
4 ：假设可变大小的一个文本列。
5 ：假设垂直对齐文本的单个统一块。
6 ：假设一个统一的文本块。
7 ：将图像视为单个文本行。
8 ：将图像视为单个词。
9 ：将图像视为圆中的单个词。
10 ：将图像视为单个字符。

为什么这里要强调语言包和psm，因为我们在使用中会用到，
比如多个语言包组合并且视为统一的文本块将使用如下参数：
pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim+eng",config="-psm 6")
这里我们通过+来合并使用多个语言包。

接下来我们看一下配置好一切的正确结果。

import pytesseract
from PIL import Image
image = Image.open("../pic/c.png")
code = pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim",config="-psm 6")
print(code)