pytesseract config
时间: 2024-07-15 12:01:36 浏览: 369
Pytesseract是一个Python库，用于从图像中识别文本，它利用Tesseract OCR引擎作为基础。当你使用Pytesseract时，`config`参数允许你定制OCR解析过程的一些设置。配置可以包含以下几个方面：
1. **语言和字符集**: `lang`参数指定识别的语言，如`'eng'`代表英文，`'chi_sim'`代表简体中文。
2. **改进质量**: 使用`OEM`选项，例如`OEM_PSM`（页面结构模式），可以选择不同的处理模式，如PSM_7（分割单词）或PSM_8（分割段落）。
3. **噪声处理**: `config`可以包含自定义的命令行参数，比如`--psm 6`, `-c tessedit_char_whitelist=0123456789`来调整字符过滤和噪声去除。
4. **抗干扰**: `-l digits`可以让Tesseract只识别数字，减少其他字符的影响。
5. **输出格式**: 可能需要指定输出的文本格式，如纯文本、XML等。
常用的一些配置示例有：
```python
import pytesseract
config = r'--oem 3 --psm 6 -c tessedit_char_whitelist=0123456789'
text = pytesseract.image_to_string(image_path, config=config)
```
相关问题
pytesseract config书写格式
pytesseract是Python中一个用于OCR（光学字符识别）的工具，它封装了Tesseract-OCR引擎。要使用pytesseract进行文字识别，通常需要配置一些参数。以下是pytesseract配置书写格式的介绍：
1. 基本配置格式：
```python
pytesseract.image_to_string(image, config='-l eng --oem 1 --psm 3')
```
2. 配置参数说明：
- -l：指定语言，例如'eng'表示英语，'chi_sim'表示简体中文。
- --oem：指定OCR引擎模式。0表示仅使用Tesseract的LSTM引擎，1表示仅使用Tesseract的legacy引擎，2表示使用两者，3表示默认。
- --psm：指定页面分割模式。不同的模式会影响Tesseract如何处理图像。
3. 常用配置示例：
```python
# 简体中文识别，使用默认引擎模式，假设是单个文本行
config = '--tessdata-dir /usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata -l chi_sim --oem 3 --psm 7'
# 多语言识别
config = '-l eng+chi_sim --oem 1 --psm 3'
# 自定义配置文件
custom_config = r'-l eng --oem 1 --psm 3 -c tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
```
4. 在代码中使用配置：
```python
import pytesseract
from PIL import Image
image = Image.open('test.png')
text = pytesseract.image_to_string(image, config='-l eng --oem 1 --psm 3')
print(text)
```
5. 高级配置：
可以使用"-c"参数来设置Tesseract的内部变量，例如：
```python
config = r'-c preserve_interword_spaces=1 --oem 1 --psm 3'
```
pytesseract.image_to_string()的config参数
`pytesseract.image_to_string()` 函数中的 `config` 参数是用来配置 Tesseract OCR 引擎的选项，可以通过该参数指定识别的语言、Page Segmentation Mode（PSM）等。下面是几个常用的选项：
- `--psm`: 指定 PSM 模式。例如，`--psm 6` 表示按行识别文本。
- `--oem`: 指定 OCR 引擎模式。例如，`--oem 1` 表示使用 LSTM+CTC 模型。
- `-l`: 指定识别的语言。例如，`-l eng` 表示使用英语语言进行识别。
- `--user-words`: 指定用户字典文件路径。
- `--user-patterns`: 指定用户模式文件路径。
具体的选项可以参考 Tesseract 的文档。在使用 `pytesseract.image_to_string()` 函数时，可以将选项以字符串的形式传入 `config` 参数中，例如：
```python
import pytesseract
# 按行识别中文文本
text = pytesseract.image_to_string('image.png', lang='chi_sim', config='--psm 6')
```
以上代码中，使用 `--psm 6` 指定了按行识别文本，使用 `lang='chi_sim'` 指定了识别的语言为中文简体。
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1