OCR新方案：化腐朽为神奇，一键将图片转化为可编辑的富文本！

2023-08-18 17:57:11

图像文字轻松转换为可编辑文本：OCR 工具大显身手

图像中的文字经常给我们的工作和学习带来不便，因为它无法编辑或复制。不过，借助先进的 OCR（光学字符识别）技术，这一切都已成为过去。本文将介绍一款新方案，它可以快速准确地将图片中的文字提取出来，并将其转换为可编辑的 HTML 富文本。

精确识别，告别识别困扰

这款 OCR 工具采用先进的算法，能够精准识别图像中的文字，即使是复杂的手写体也能准确无误地识别。它还支持多种语言的识别，无论您需要识别哪种语言，都能轻松搞定。

import pytesseract
from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open("image.png")

# 进行 OCR 识别
text = pytesseract.image_to_string(image)

# 输出识别结果
print(text)

辅助校验，确保准确无误

为了确保识别结果的准确性，该方案还提供了辅助校验功能。只需点击对应的富文本区域，左边的图片就会聚焦到对应的区域，您可以轻松进行校对。如果有任何识别错误，您可以在富文本中直接修改，确保最终的识别结果准确无误。

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
image = cv2.imread("image.png")

# 转换图片为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图片
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 识别文本
text = pytesseract.image_to_string(thresh)

# 输出识别结果
print(text)

广泛应用，场景丰富

这款 OCR 工具可以应用于多种场景，包括：

文档处理：将纸质文档、扫描文件等转换为可编辑的电子文档。
图片转文字：将图片中的文字提取出来，用于文字编辑、翻译等。
表格识别：将表格中的数据提取出来，用于数据分析、统计等。
名片识别：将名片上的信息提取出来，用于客户管理、联系方式保存等。

import pytesseract
from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open("table.png")

# 进行 OCR 识别
text = pytesseract.image_to_data(image)

# 解析识别结果
for line in text.splitlines():
    if line.strip() != "":
        # 分割识别结果
        line_data = line.split()
        
        # 输出识别结果
        print(f"文本：{line_data[11]}\n坐标：{line_data[6:10]}")