本文实例讲述了Python编程实现的图片识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
1. 安装PIL，官方没有WIN64位，Pillow替代
pip install Pillow-2.7.0-cp27-none-win_amd64.whl
2. 安装Pytesser
下载pytesser_v0.0.1.zip，解压后复制进Python27/Lib/site-packges/pytesser路径下，无pytesser则新建
在Python27/Lib/site-packges/pytesser中新建一pytesser.pth文件,内容为pytesser
在pytesser内，修改三点
① pytesser.py修改成__init.py__
② 修改pytesser.py
import Image
改为
from PIL import Image
tesseract_exe_name = 'tesseract' 改为tesseract_exe_name = 'Python27//Lib//site-packges//pytesser//tesseract' 注意/转义
③ 安装Tesseract
下载Tesseract OCR engine：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ ，
下载后解压，找到tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。
不过除了测试用验证码之外，其余的系统验证码的识别率很低。
附测试代码
from pytesser import *from PIL import Image, ImageEnhanceim = Image.open('D:/Python27/Lib/site-packages/pytesser/phototest.tif')im2 = Image.open(r'D:/Python27/Lib/site-packages/pytesser/fnord.tif','r')im3 = Image.open(r'F:/PROJECT/python/code/Study_1/src/20170424/cp.jpg','r') #文件读写模式以防报错#图片处理1：：黑白处理enhancer = ImageEnhance.Contrast(im3)image2 = enhancer.enhance(5)image2.show()print image_to_string(image2)#图片处理2: 降噪处理imgry = im3.convert('L') #灰度处理#灰度处理基础上二值化处理threshold = 140table = []for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1)out = imgry.point(table, '1')out.show()text = image_to_string(out)if text.isspace() : print "FAILE"else: print text#print text
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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