import pytesseract from PIL import Image tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' def demo(): # 打开要识别的图片 image = Image.open(r'C:\Program Files\背书软件\tesseract学习图片.png') # 使用pytesseract调用image_to_string方法进行识别，传入要识别的图片，lang='chi_sim'是设置为中文识别， text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') # 输入所识别的文字 print(text) if __name__ == '__main__': demo() 这行代码报错如下:"C:\Program Files\背书软件\.venv\Scripts\python.exe" "C:\Program Files\背书软件\tesseract-orc.py" Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\背书软件\.venv\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 275, in run_tesseract proc = subprocess.Popen(cmd_args, **subprocess_args()) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\python\Lib\subprocess.py", line 1026, in __init__ self._execute_child(args, executable, preexec_fn, close_fds, File "C:\python\Lib\subprocess.py", line 1538, in _execute_child hp, ht, pid, tid = _winapi.CreateProcess(executable, args, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\背书软件\tesseract-orc.py", line 16, in <module> demo() File "C:\Program Files\背书软件\tesseract-orc.py", line 9, in demo text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Program Files\背书软件\.venv\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 486, in image_to_string return { ^ File "C:\Program Files\背书软件\.venv\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 489, in <lambda> Output.STRING: lambda: run_and_get_output(*args), ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Program Files\背书软件\.venv\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 352, in run_and_get_output run_tesseract(**kwar

时间: 2025-03-15 22:20:05 浏览: 70
### 解决 Pytesseract 在 Windows 上运行时出现 `FileNotFoundError` 的问题 当在 Windows 平台上使用 Pytesseract 时，如果遇到 `FileNotFoundError: 系统找不到指定的文件` 错误，通常是因为未正确配置 Tesseract OCR 的路径或者缺少必要的环境变量设置。 #### 1. 修改 `pytesseract.py` 中的 `tesseract_cmd` 可以通过修改 Pytesseract 库中的 `pytesseract.py` 文件来解决问题。默认情况下，Pytesseract 使用的是预设的 Tesseract 安装路径，但如果实际安装位置不同，则需要手动调整此路径。 例如，在本地计算机上，假设 Tesseract 已经被安装到了 `D:\Program Files\Tesseract-OCR` 路径下，则可以将 `tesseract_cmd` 设置为以下内容： ```python tesseract_cmd = r'D:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' ``` 这一步骤的具体操作方法是在 Python 安装目录下的 `Lib/site-packages/pytesseract/` 找到 `pytesseract.py` 文件并打开它，找到其中定义 `tesseract_cmd` 的部分，并将其更改为上述路径[^1]。 #### 2. 添加 Tesseract 到系统的 PATH 环境变量 为了让操作系统能够识别 Tesseract 命令行工具的位置，建议将 Tesseract 的安装路径添加至系统的 PATH 环境变量中。这样不仅可以简化程序调用流程，还可以避免因路径不匹配而引发的一系列错误。 对于安装路径为 `D:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR` 的情况，可以直接将该路径追加到系统环境变量 PATH 当中[^5]。 #### 3. 配置 TESSDATA_PREFIX 环境变量 另一个常见问题是由于缺失了名为 `TESSDATA_PREFIX` 的环境变量而导致的语言包加载失败。如果没有正确设定这个变量，即使已经成功指定了 Tesseract 可执行文件的位置，仍然可能收到类似于 “Failed loading language 'eng'” 这样的提示信息。因此，应该确保设置了指向 tessdata 数据夹的有效路径作为 `TESSDATA_PREFIX` 的值。例如，如果你的数据存储于 `C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata` 下面的话，那么就应当把这条记录加入用户的环境变量列表里去[^2]。 #### 示例代码片段 下面提供了一个简单的例子展示如何通过编程方式动态更改这些参数: ```python import os from PIL import Image import pytesseract # 动态更新环境变量 os.environ['PATH'] += ';D:\\Program Files\\Tesseract-OCR' os.environ['TESSDATA_PREFIX'] = 'D:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tessdata' # 加载图片对象 img = Image.open('example.png') # 将 tesseract_cmd 设定为你自己的绝对路径 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' text = pytesseract.image_to_string(img) print(text) ``` 以上脚本不仅重新声明了一次命令行接口地址还额外补充进了两个重要的全局属性——一个是扩展搜索范围以便定位可执行档；另外则是明确定义好训练资料所在之处从而规避潜在风险[^4]。 --- ###
阅读全文

相关推荐

zip

tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.1.20220118.exe免费的哦

标题中的"tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.1.20220118.exe"是指Tesseract OCR的64位Windows安装程序，版本号为5.0.1，更新日期为2022年1月18日。这个免费的软件由谷歌维护，支持多种语言，包括中文、英文、日文和韩文...
pdf

python3使用Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的图片识别的方法

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe' def ocr_core(filename): """ 这个函数将执行OCR识别，并返回图片中的文字。 """ text = pytesseract.image_...
zip

tesseract-ocr安装包和中文语言包.zip

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'path/to/tesseract.exe' config = '--lang chi_sim' # 读取图像 image = Image.open('image.jpg') # 进行OCR识别 text = pytesseract.image_to_string(image, config=...

import pytesseract from PIL import Image # 打开PDF文件并读取第一页 pdf_file = 'example.pdf' page = 0 image = Image.open(f'{pdf_file}[{page}]') # 转换为灰度图像，提高识别准确率 gray_image = image.convert('L') # 使用Tesseract OCR进行文本识别 text = pytesseract.image_to_string(gray_image, lang='eng') print(text)优化

from PIL import Image from pdf2image import convert_from_path pdf_file = 'example.pdf' page = 0 try: # 将PDF文件转换为图像 images = convert_from_path(pdf_file) image = images[page] # 转换为灰度...

from PIL import Image import pytesseract import fitz import numpy as np import cv2 pdf_file_path = r"E:\PyCharm\test\rename\1.pdf" pdf_document = fitz.open(pdf_file_path) scale_factor = 2 ocr_language = 'chi_sim' for page_number in range(pdf_document.page_count): page = pdf_document.load_page(page_number) # 将页面转换为图像 pix = page.get_pixmap(dpi=300) # 将图像数据转换为 PIL Image 对象 img = Image.frombytes("RGB", [pix.width, pix.height], pix.samples) # 将 PIL Image 转换为 OpenCV 格式的灰度图像 img_cv = np.array(img) img_cv = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转换颜色空间 img_gray = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用 pytesseract 进行 OCR 识别 text = pytesseract.image_to_string(img_gray, lang=ocr_language, config='--psm 4') # 保存识别结果到文本文件 text_file_name = f"page_{page_number + 1}.txt" with open(text_file_name, "w", encoding="utf-8") as text_file: text_file.write(text) pdf_document.close()在运行

# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' doc = fitz.open(pdf_path) text = "" for page_num in range(len(doc)): page = doc.load_page(page_num) ...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import Image, ImageTk import cv2 import numpy as np from tensorflow.keras.models import load_model class DigitRecognitionApp: def __init__(self, master): self.master = master self.master.title("数字识别器") # 加载预训练MNIST模型 self.model = load_model('mnist_model.h5') # 需提前训练或下载 # 创建UI组件 self.create_widgets() def create_widgets(self): # 上传按钮 self.btn_upload = tk.Button(self.master, text="上传图片", command=self.upload_image) self.btn_upload.pack(pady=10) # 图片显示 self.image_label = tk.Label(self.master) self.image_label.pack() # 识别按钮 self.btn_recognize = tk.Button(self.master, text="识别数字", command=self.recognize_digit) self.btn_recognize.pack(pady=10) # 结果显示 self.result_label = tk.Label(self.master, text="识别结果：", font=('Arial', 14)) self.result_label.pack(pady=10) def upload_image(self): file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Image Files", "*.png;*.jpg;*.jpeg")]) if file_path: image = Image.open(file_path) image.thumbnail((200, 200)) photo = ImageTk.PhotoImage(image) self.image_label.config(image=photo) self.image_label.image = photo self.image_path = file_path def recognize_digit(self): try: # 预处理图像 img = cv2.imread(self.image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.resize(img, (28, 28)) img = img.reshape(1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255 # 进行预测 prediction = self.model.predict(img) digit = np.argmax(prediction) self.result_label.config(text=f"识别结果：{digit}") except Exception as e: self.result_label.config(text="识别失败：" + str(e)) if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() app = DigitRecognitionApp(root) root.mainloop() 修改要求：上传的图片中不管是中文、英文、数字，都要识别出来

另一种替代方案是使用现有的OCR库，比如PyTesseract，它支持多种语言，包括中文和英文。这样可能更快速实现需求，而不需要重新训练模型。例如，修改recognize_digit函数，调用Tesseract进行OCR识别。但需要安装...

import pytesseract from PIL import Image image = Image.open('test.png') text = pytesseract.image_to_string(image) print(text)

当你导入pytesseract并从PIL模块导入Image时，你可以使用以下代码来读取图像文件（如'test.png'）并提取文本内容： python import pytesseract from PIL import Image # 打开图片 image = Image.open('...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import Image, ImageTk import pytesseract class App: def __init__(self, master): self.master = master self.master.title("图像文字识别") self.master.geometry("600x400") self.path = "" self.text = "" self.label_title = tk.Label(self.master, text="请选择图片文件", font=("宋体", 20)) self.label_title.pack(pady=20) self.button_choose_file = tk.Button(self.master, text="选择图片", command=self.choose_file) self.button_choose_file.pack(pady=10) self.label_image = tk.Label(self.master) self.label_image.pack(pady=10) self.button_recognize = tk.Button(self.master, text="开始识别", command=self.recognize) self.button_recognize.pack(pady=10) self.textbox_result = tk.Text(self.master, font=("宋体", 14)) self.textbox_result.pack(pady=10) def choose_file(self): self.path = filedialog.askopenfilename(title="选择图片", filetypes=[("Image Files", "*.jpg *.png *.jpeg")]) self.label_title.configure(text="已选择图片：" + self.path) # 显示选择的图片 if self.path: img = Image.open(self.path) img = img.resize((300, 300)) img_tk = ImageTk.PhotoImage(img) self.label_image.configure(image=img_tk) self.label_image.image = img_tk def recognize(self): if self.path: # 调用pytesseract识别文字 self.text = pytesseract.image_to_string(Image.open(self.path), lang="eng+chi_sim") # 显示识别结果 self.textbox_result.delete('1.0', tk.END) self.textbox_result.insert(tk.END, self.text) else: self.label_title.configure(text="请选择图片文件！") root = tk.Tk() app = App(root) root.mainloop()上述代码的算法对比分析怎么写

上述代码实现了一个图像文字识别的GUI程序，主要使用了Python的tkinter、filedialog和PIL包，以及pytesseract进行OCR识别。具体的实现过程如下： 1. 创建一个名为App的类，该类包含了程序的主要逻辑。在初始化方法...

from PIL import Image import pytesseract import os os.chdir(r"D:/python/yequbiancheng/深航") pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:/Tesseract-OCR/tesseract.exe" text = pytesseract.image_to_string(Image.open("100.jpg"), lang = "chi_sim") print(text)

这段代码使用了Python的PIL库和pytesseract库来进行图片文字识别，它的具体流程如下： 1. 导入所需的库：从PIL库中导入Image模块，从pytesseract库中导入image_to_string函数。 2. 设置工作路径：使用os库中的...

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\path\to\tesseract.exe'这句话添加到代码里吗

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\path\to\tesseract.exe' # 加载图像并识别文字 image_path = 'example.png' img = Image.open(image_path) text = pytesseract.image_to_string(img) print(text) ...

import pytesseract from PIL import Image def demo(): # 打开要识别的图片 image = Image.open(r'C:\Program Files\背书软件\tesseract学习图片.png') # 使用pytesseract调用image_to_string方法进行识别，传入要识别的图片，lang='chi_sim'是设置为中文识别， text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') # 输入所识别的文字 print(text) if __name__ == '__main__': demo() 这行代码为什么报错如下：

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'F:\dev_tools\Tesseract-OCR\tesseract.exe' #### 完整代码示例 以下是一个完整的代码示例，展示如何加载图片并进行中文 OCR 识别： python from PIL import ...

pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe is not installed or it's not in your PATH. See README file for more information

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # 加载图像并提取文本 image_path = 'example.png' text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path)) ...

import pytesseract from PIL import Image # 指定tesseract的安装路径（如果需要） # pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'<full_path_to_your_tesseract_executable>' output_path = r'C:\Users\Lenovo\Desktop\毕设\cx\Image.jpg' # 打开图像文件 image = Image.open(output_path) # 使用pytesseract进行OCR text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng') # 'eng' 表示使用英语语言包 # 打印识别的文本 print(text)

# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # 打开图片并OCR识别 image = Image.open('test.png') text = pytesseract.image_to_string(image) print("识别结果...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog, messagebox from PIL import Image, ImageTk import pytesseract # 配置Tesseract路径（Windows需要，根据实际情况修改） pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\Tesseract\tesseract.exe' class OCRApp: def __init__(self, master): self.master = master master.title("OCR图像识别工具") # 创建UI组件 self.create_widgets() self.image_path = None def create_widgets(self): # 图片显示区域 self.image_label = tk.Label(self.master, borderwidth=2, relief="groove") self.image_label.pack(pady=10, padx=10, fill=tk.BOTH, expand=True) # 按钮区域 button_frame = tk.Frame(self.master) button_frame.pack(pady=5) # 上传按钮 self.upload_btn = tk.Button( button_frame, text="上传图片", command=self.upload_image, width=15 ) self.upload_btn.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 识别按钮 self.ocr_btn = tk.Button( button_frame, text="识别文字", command=self.perform_ocr, width=15 ) self.ocr_btn.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 结果展示区域 self.result_text = tk.Text( self.master, height=10, wrap=tk.WORD, font=("Arial", 10) ) self.result_text.pack(pady=10, padx=10, fill=tk.BOTH, expand=True) def upload_image(self): file_path = filedialog.askopenfilename( filetypes=[("图片文件", "*.png;*.jpg;*.jpeg;*.bmp")] ) if file_path: self.image_path = file_path self.show_image(file_path) def show_image(self, path): try: image = Image.open(path) # 调整图片尺寸以适应界面 max_size = (800, 600) image.thumbnail(max_size) photo = ImageTk.PhotoImage(image) self.image_label.config(image=photo) self.image_label.image = photo # 保持引用 except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"加载图片失败: {str(e)}") def perform_ocr(self): if not self.image_path: messagebox.showwarning("警告", "请先上传图片") return try: # 使用PIL打开图片 image = Image.open(self.image_path) # 进行OCR识别 text = pytesseract.image_to_string( image, lang='eng', # 使用英文语言包 config='--psm 6' # 识别单行文本 ) # 显示结果 self.result_text.delete(1.0, tk.END) self.result_text.insert(tk.END, text) except Exception as e: messagebox.showerror("识别错误", f"OCR处理失败: {str(e)}") if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() app = OCRApp(root) root.geometry("800x600") root.mainloop() 问题：为什么识别成功概率不高？返回给我正确的代码

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\Tesseract\tesseract.exe' class OCRApp: def __init__(self, master): self.master = master master.title("OCR图像识别工具") self.create_widgets() self....

import time import pytesseract as pt import numpy as np from PIL import Image import cv2 import pyautogui def screenshot(): area = (533, 187, 1446, 740) # 设置需要捕捉的具体范围(x1,y1)左上角,(x2,y2)右下角 img_area = img.crop(area) return img_area if __name__ == '__main__': while True: image = screenshot() # 调用函数 filename = "10.png" print(f"正在将截图保存为{filename}...") image.save(filename) # 保存文件至当前目录下 image = cv2.imread(filename) change(image) cv2.imwrite(filename, image) print(det(filename)) time.sleep(30) def change(img): # 转换到HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义黄色范围 lower_yellow = np.array([20, 100, 100]) upper_yellow = np.array([30, 255, 255]) # 创建掩码 mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow) # 将原图中对应掩码位置的颜色改为白色 (BGR 格式) img[mask > 0] = [255, 255, 255] def det(parameter): path = r"D:\Tesseract-OCR\tesseract.exe" pt.pytesseract.tesseract_cmd = path text = pt.image_to_string(Image.open(parameter),lang="chi_sim") return text请帮忙分析并优化此代码

TESSERACT_PATH = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe" if not os.path.exists(TESSERACT_PATH): raise FileNotFoundError("请确认已正确配置好环境内的Tesseract路径") pt.pytesseract.tesseract_...

您说： import pytesseract from PIL import Image tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' def demo(): # 打开要识别的图片 image = Image.open(r'C:\Program Files\背书软件\tesseract学习图片.png') # 使用pytesseract调用image_to_string方法进行识别，传入要识别的图片，lang='chi_sim'是设置为中文识别， text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') # 输入所识别的文字 print(text) if __name__ == '__main__': demo() 我这行代码为什么报错如下： "C:\Program Files\背书软件\.venv\Scripts\python.exe" "C:\Program Files\背书软件\tesseract-orc.py" Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\背书软件\.venv\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 275, in run_tesseract proc = subprocess.Popen(cmd_args, **subprocess_args()) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\python\Lib\subprocess.py", line 1026, in __init__ self._execute_child(args, executable, preexec_fn, close_fds, File "C:\python\Lib\subprocess.py", line 1538, in _execute_child hp, ht, pid, tid = _winapi.CreateProcess(executable, args, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\背书软件\tesseract-orc.py", line 16, in <module> demo() File "C:\Program Files\背书软件\tesseract-orc.py", line 9, in demo text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Program Files\背书软件\.venv\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 486, in image_to_string return { ^ File "C:\Program Files\背书软件\.venv\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 489, in <lambda> Output.STRING: lambda: run_and_get_output(*args), ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Program Files\背书软件\.venv\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 352, in run_and_get_output run

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' image_path = 'example_image.png' img = Image.open(image_path) try: text = pytesseract.image_to_string(img) ...

import cv2 import numpy as np import os from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import pytesseract import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # ======================== # 配置部分 # ======================== pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # 修改为你的实际路径 MODEL_PATH = 'hybrid_model.h5' DATASET_DIR = 'custom_dataset' # 自定义数据集目录（可选） # ======================== # 深度学习模型部分（自动生成版） # ======================== def build_hybrid_model(): """构建混合卷积神经网络""" model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), layers.BatchNormalization(), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Dropout(0.3), layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.BatchNormalization(), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Dropout(0.3), layers.Flatten(), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.BatchNormalization(), layers.Dropout(0.5), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model def load_custom_dataset(): """加载自定义数据集（可选）""" try: images = [] labels = [] # 遍历数据集目录 for root, dirs, files in os.walk(DATASET_DIR): for file in files: if file.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): # 从文件名或目录名获取标签 if root != DATASET_DIR: label = os.path.basename(root) else: label = file.split('_')[0] if label.isdigit() and 0 <= int(label) <= 9: img_path = os.path.join(root, file) img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.resize(img, (28, 28))

from tensorflow.keras import layers, models from sklearn.model_selection import train_test_split # 自定义数据集加载函数 def load_custom_dataset(data_dir, img_size=(128, 128)): """ 加载自定义图像...

# -*- coding: utf-8 -*- import pytesseract from PIL import Image image_path='/home/eaibot/PaddleOCR/16.jpg' image = Image.open(image_path) text = pytesseract.image_to_string(image,lang='chi_sim') print(text)这是代码，名字叫ceshi.py，在PaddleOCR路径下，运行eaibot@EAI_LEO:~/PaddleOCR$ python ceshi.py eaibot@EAI_LEO:~/PaddleOCR$ 不显示字

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\path\to\tesseract.exe' 这里的路径应当替换为你实际存储 tesseract 可执行程序的地方。另外，可以从官方资源或其他可信站点获取最新版本的 Tesseract 应用软件...

Tesseract路径不存在: C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # [^2] # 示例OCR代码 from PIL import Image print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png'))) ...

"C:\Program Files\背书软件\.venv\Scripts\python.exe" "C:\Program Files\背书软件\tesseract-orc.py" C:\Program Files\背书软件\tesseract-orc.py:7: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\P' image_path = 'C:\Program Files\背书软件\tesseract学习图片.png' Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files\背书软件\tesseract-orc.py", line 8, in <module> text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Program Files\背书软件\.venv\Lib\site-packages\PIL\Image.py", line 3465, in open fp = builtins.open(filename, "rb") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'C:\\Program Files\\背书软件\tesseract学习图片.png' 报错

from PIL import Image image_path = r"C:\Users\qw\Desktop\000000.jpg" image = Image.open(image_path) ##### 方法三：验证文件是否存在 确认目标图像确实存在于给定路径上，并检查是否有足够的权限访问它...

大家在看

recommend-type

VBA加密工具,将DVB文件错位加密

将您的VBA程序进行快速加密，方便用户进行将代码封装
recommend-type

f1rs485 - host.zip

主要是读取modbus协议传感器的数据，主要是功能03，利用rs485接口，将读取的数据显示到串口助手上
recommend-type

MFC多位图动画显示，可以暂停和开始

MFC多位图动画显示，设定定时器，可以暂停和开始。频率非常高哦。
recommend-type

VNC4.2.9汉化注册版

VNC4.2.9汉化注册版
recommend-type

S120西门子调试手册

西门子S120系列产品调试手册，抓紧收藏，让你秒懂S120

最新推荐

recommend-type

C++经典扫雷开发项目和安装包

这是一款用 C++ 开发的经典扫雷项目，适合 C++ 爱好者与初学者。资源包内有详尽代码注解、完整源码及 12 种游戏必备图像素材，覆盖雷区标志等。教程从设计原理讲起，细到代码结构、实战部署，涉及初始化地图、随机布雷、统计邻近雷数、图像加载、事件处理与胜负判定等。开发环境建议用 Visual Studio ，需安装 EasyX 图形库，项目配置为多字节字符集。
recommend-type

松下电工数字压力传感器操作手册

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 松下电工数字压力传感器用户手册详细介绍了DP-100系列数字压力传感器，涵盖其技术参数、操作方法及适用场景等，适用于各类需要精准压力测量的工业环境。 双屏显示：主屏与输出动作同步，可同时显示当前值和基准值，便于实时监控与调整。显示屏为12段字母数字显示，数字清晰易读。 三色指示：屏幕颜色随传感器状态变化（红、绿、橙），便于快速判断工作状态。 紧凑结构：尺寸仅□30mm，适合空间狭窄的安装环境。 多种操作模式：提供RUN模式（日常操作）、菜单设定模式（深入设置如输出模式切换）及PRO模式（高级功能如应差调整、复制设定）。 安全认证：DP-101(A)/102(A)型号通过特定认证，确保产品安全可靠。 复制功能：可通过数据通信将主传感器设定内容复制到其他传感器，减少人工设定错误，节省时间。 高性能传感：具备高精度，分辨率1/2,000，反应时间2.5ms（最长5,000ms可调），温度特性±0.5%F.S.，重复精度±0.1%F.S. 电子元件吸附检测：监测吸盘是否成功吸附电子元件。 总压力监测：测量管道或容器内的压力水平。 空气泄漏检测：通过压力变化检测泄漏情况。 DP-101□：适用于低压环境（-100kPa至100kPa）。 DP-102□：适用于高压环境（0kPa至1MPa）。 订购时需根据实际需求选择合适型号，考虑传感器的适用范围和工作条件。手册提供详细订购流程及注意事项，包括相关认证信息（如韩国S标志）。 复制功能：通过数据通信将主传感器设定复制到其他传感器，支持多种设定模式，避免设定错误，节省时间。 操作模式：RUN模式用于日常监控，菜单设定模式用于深入设置，PRO模式提供高级功能。 使用前需仔细阅读手册，了解各功能使用方法。遵循安全指南，正确安装和使用传感器，避免损坏。对于
recommend-type

冰激励振动理论图（FV）

冰激励振动理论图（FV）
recommend-type

C#实现多功能画图板功能详解

根据给定的文件信息，我们可以从中提取出与C#编程语言相关的知识点，以及利用GDI+进行绘图的基本概念。由于文件信息较为简短，以下内容会结合这些信息点和相关的IT知识进行扩展，以满足字数要求。 标题中提到的“C#编的画图版”意味着这是一款用C#语言编写的画图软件。C#（发音为 "C Sharp"）是一种由微软开发的面向对象的高级编程语言，它是.NET框架的一部分。C#语言因为其简洁的语法和强大的功能被广泛应用于各种软件开发领域，包括桌面应用程序、网络应用程序以及游戏开发等。 描述中提到了“用GDI+绘图来实现画图功能”，这表明该软件利用了GDI+（Graphics Device Interface Plus）技术进行图形绘制。GDI+是Windows平台下的一个图形设备接口，用于处理图形、图像以及文本。它提供了一系列用于2D矢量图形、位图图像、文本和输出设备的API，允许开发者在Windows应用程序中实现复杂的图形界面和视觉效果。 接下来，我们可以进一步展开GDI+中一些关键的编程概念和组件： 1. GDI+对象模型：GDI+使用了一套面向对象的模型来管理图形元素。其中包括Device Context（设备上下文）, Pen（画笔）, Brush（画刷）, Font（字体）等对象。程序员可以通过这些对象来定义图形的外观和行为。 2. Graphics类：这是GDI+中最核心的类之一，它提供了大量的方法来进行绘制操作，比如绘制直线、矩形、椭圆、曲线、图像等。Graphics类通常会与设备上下文相关联，为开发人员提供了一个在窗口、图片或其他表面进行绘图的画布。 3. Pen类：用于定义线条的颜色、宽度和样式。通过Pens类，GDI+提供了预定义的笔刷对象，如黑色笔、红色笔等。程序员也可以创建自定义的Pen对象来满足特定的绘图需求。 4. Brush类：提供了用于填充图形对象的颜色或图案的对象，包括SolidBrush（实心画刷）、HatchBrush（图案画刷）、TextureBrush（纹理画刷）等。程序员可以通过这些画刷在图形对象内部或边缘上进行填充。 5. Fonts类：表示字体样式，GDI+中可以使用Fonts类定义文本的显示样式，包括字体的家族、大小、样式和颜色。 6. 事件驱动的绘图：在C#中，通常会结合事件处理机制来响应用户操作（如鼠标点击或移动），以实现交互式的绘图功能。程序员可以通过重写控件的事件处理函数（例如MouseClick, MouseMove等）来捕获用户的输入并作出相应的绘图响应。 7. 画布变换：在GDI+中，可以通过变换Graphics对象来实现平移、旋转和缩放等效果，这对于实现更复杂的绘图功能是非常有用的。 由于没有具体的文件名称列表，我们无法从这方面提取更多的知识点。但根据标题和描述，我们可以推断该文件名称列表中的“画图板”指的是这款软件的名称，这可能是一个与GDI+绘图功能相结合的用户界面程序，它允许用户在界面上进行绘画和书写操作。 总结以上内容，我们可以了解到C#编程语言与GDI+结合可以创建出功能丰富的画图应用程序。开发人员能够利用GDI+提供的丰富API实现复杂的图形操作，提供用户友好的界面和交互体验。这不仅有助于提高软件的图形处理能力，同时也能够满足设计人员对于高质量视觉效果的追求。
recommend-type

超参数调优：锂电池预测模型优化的不传之秘

# 摘要 本文针对锂电池预测模型的优化进行了系统性的研究，深入探讨了理论基础、超参数调优的策略与技巧，并实践了在锂电池预测模型中的应用。通过理论分析与实验验证，本文揭示了超参数与模型性能之间的关系，并探讨了多种超参数优化方法。同时，本文提供了针对锂电池预测模型的性能评估方法，识别并解决了过拟合与
recommend-type

青龙面板怎么搭建

<think>我们正在回答用户关于如何在服务器上搭建青龙面板的问题。根据用户提供的引用，我们有多个不同的安装方法，主要使用Docker进行部署。我们将综合这些引用，给出一个清晰、步骤详细的安装教程。 注意：青龙面板是一个支持Python3、JavaScript、Shell、TypeScript的定时任务管理平台，常用于运行各种脚本。 我们将按照以下步骤进行： 1. 准备环境：确保服务器已安装Docker和Docker Compose。 2. 创建目录并下载配置文件（如果使用docker-compose方式）。 3. 运行容器。 4. 访问面板并进行初始化配置。 由于引用中有
recommend-type

全面深入掌握应用密码学第二版精华

### 知识点概述 **标题**：Applied Cryptography PART1 **描述**：《应用密码学第二版》是一本全面的密码学资料，它涵盖密码学的基础知识和高级应用，对于想要深入理解并运用密码学的读者来说，是一个宝贵的资源。 **标签**：Applied Cryptography 密码 应用 **压缩包子文件列表**：APPLYC12.pdf、APPLYC11.pdf、APPLYC3.pdf、APPLYC4.pdf、APPLYC2.pdf、APPLYC5.pdf、APPLYC13.pdf、APPLYC6.pdf、APPLYC14.pdf、APPLYC9.pdf ### 知识点详细说明 #### 密码学基础 密码学（Cryptography）是研究信息加密和解密的数学原理和计算方法的学科。在《应用密码学第二版》中，可能涉及以下基础知识： 1. **对称密钥加密**：使用相同的密钥进行加密和解密，如AES（高级加密标准）和DES（数据加密标准）算法。 2. **非对称密钥加密**：使用一对密钥（公钥和私钥），公钥加密信息，私钥解密，如RSA算法。 3. **哈希函数**：一种单向加密函数，将任意长度的数据映射到固定长度的值，如SHA-256和MD5。 4. **数字签名**：利用非对称密钥加密原理，用于验证消息的完整性和来源。 #### 密码学的应用 **应用密码学**涉及到将密码学原理和技术应用到实际的安全问题和解决方案中。在该书籍中，可能会探讨以下应用领域： 1. **网络安全**：包括SSL/TLS协议，用于保护互联网上的通信安全。 2. **区块链技术**：密码学在区块链中的应用，如工作量证明（Proof of Work）和非对称密钥。 3. **安全存储**：如何使用加密技术安全地存储数据，例如在数据库中的加密技术。 4. **安全协议**：在不同计算平台间交换加密信息的协议，例如IPSec。 #### 密码学进阶主题 进阶主题可能包括： 1. **密码学中的数学基础**：素数、群、环、域以及椭圆曲线等数学概念。 2. **密码分析**：研究攻击加密系统的方法，包括已知明文攻击、选择明文攻击等。 3. **量子密码学**：探讨量子计算对当前加密算法的影响，以及量子安全的加密技术。 #### 文档内容细节 从压缩包子文件列表来看，文档内容可能按照章节或主题进行分割，例如： - **APPLYC12.pdf** 和 **APPLYC11.pdf** 可能涵盖了密码学的基础知识和基本概念。 - **APPLYC3.pdf** 和 **APPLYC4.pdf** 可能讨论了对称加密算法以及实现的案例和方法。 - **APPLYC2.pdf** 和 **APPLYC5.pdf** 可能深入讲解了非对称加密技术，如RSA算法。 - **APPLYC13.pdf** 和 **APPLYC6.pdf** 可能包含了哈希函数和数字签名的详细描述。 - **APPLYC14.pdf** 和 **APPLYC9.pdf** 可能介绍了密码学在网络安全、区块链、安全存储和安全协议中的应用实例。 ### 结论 《应用密码学第二版》作为一本全面的密码学参考书，不仅为读者提供了密码学的基础理论知识，还深入探讨了这些理论在现实世界中的具体应用。通过阅读这本书籍，读者将能够更好地理解密码学的原理，并学会如何在实际中运用这些知识来解决安全问题。特别是对于那些希望在信息安全领域深造的学习者来说，该书无疑是一份宝贵的资源。通过对压缩包子文件列表的分析，我们可以看到这本书覆盖了广泛的加密算法和技术，使其成为密码学爱好者的必读之作。
recommend-type

LSTM网络结构选择指南：让锂电池寿命预测更准确

# 摘要 长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），近年来因其在序列数据处理上的卓越性能受到广泛关注。本文首先介绍了LSTM网络的基础知识及在锂电池寿命预测中的应用概述。随后深入探讨了LSTM的理论框架、关键技术、网络结构选择与优化。文中详细分析了锂电池寿命预测的数据处理流程、模型
recommend-type

大物公式

<think>首先，用户意图是查找大学物理相关公式，用户问题是“大学物理常用公式汇总”。我需要根据任务要求进行网络搜索，整合内容，生成回答。 任务要求关键点： - 调用网络搜索工具进行检索。 - 整合内容，生成详细、清晰、实用、可操作的回答。 - 禁止将所有引用内容集中在回答末尾；引用应该分散在回答中。 - 避免使用第一人称（如“我”）。 - 避免步骤词汇（如“首先”、“然后”）。 - 组织答案为多个方法或步骤，每个步骤间换行。 - 对于公式和代码：行内公式用$ $，独立公式用$$ $$；代码用三个反引号注明语言。 - 回答后添加“§§相关问题§§:”部分，列出至少3个相关问题，基于用户问题
recommend-type

全面掌握西门子PLC技术的中文培训资料

西门子是全球知名的电气工程和电子公司，以生产自动化设备、驱动和控制技术等工业产品而著称。在自动化领域，西门子的可编程逻辑控制器（PLC）尤为著名，是工业自动化系统中的核心设备之一。以下是从提供的文件信息中提炼出的知识点。 1. 西门子PLC技术介绍 - 西门子PLC是指西门子生产的一系列可编程逻辑控制器，包括S7-1200、S7-1500等型号，广泛应用于各种自动化生产、加工和监测系统。 - PLC技术是工业自动化领域的核心技术之一，用于替代传统的继电器逻辑控制，通过软件编程实现对工业过程的控制。 - PLC具备高可靠性、高稳定性和灵活的可扩展性，适合各种复杂控制任务。 2. 西门子PLC编程基础 - 西门子PLC编程通常采用STEP 7、TIA Portal等专业软件，支持梯形图、功能块图、语句列表等多种编程语言。 - 用户需要掌握基本的PLC硬件知识，例如CPU、数字/模拟输入输出模块、通讯模块等的配置和使用方法。 - 理解基本的编程概念，如I/O映射、变量存储、数据类型以及模块化编程等。 3. 西门子PLC的网络通讯 - 熟悉西门子PLC的网络通讯协议，如PROFINET、Profibus等，以及如何在不同设备间实现数据交换和设备互联。 - 网络通讯是实现工业4.0和智能制造的关键技术，对于实现远程监控和数据采集（SCADA）系统非常重要。 - 学习如何配置网络参数、故障诊断和维护通讯系统。 4. 西门子PLC的高级应用 - 进阶知识包括PID控制、运动控制、数据记录和故障诊断等高级功能。 - 掌握如何应用西门子PLC在特定工业场景中的高级控制策略，比如在纺织、包装、汽车制造等行业。 - 学习如何使用HMI（人机界面）与PLC交互，设计直观的操作界面，提高操作便利性和效率。 5. 西门子PLC的维护与故障排除 - 了解如何对西门子PLC进行日常检查和维护工作，以确保系统稳定运行。 - 学习如何使用诊断工具，对PLC及其外围设备进行故障检测和快速修复。 6. 西门子PLC培训的资源与支持 - 利用西门子官方提供的培训材料和在线资源，比如培训手册、视频教程、FAQ等。 - 参与西门子或授权的第三方培训机构组织的培训课程，以获取更加系统和深入的知识。 - 加入西门子技术支持社区和论坛，与其他工程师交流心得，解决遇到的技术难题。 综上所述，西门子中文培训资料内容涵盖了从基础理论到高级应用、从硬件操作到软件编程、从系统配置到故障排除的全方位知识。这些资料不仅适合自动化领域的初学者，也为经验丰富的工程师提供了复习和拓展知识的途径。学习西门子PLC技术能够提高个人的市场竞争力，同时也为推动工业自动化和智能制造的发展做出贡献。