图片识别无须借助外包API，使用这两个强大的Python库也能实现

Python 中有多种 OCR 库可供使用，包括 Tesseract、EasyOCR、pytesseract 等。下面是一个使用 pytesseract 库进行 OCR 识别的 Python 代码示例：

python

import pytesseract

from PIL import Image


# 加载图像

image = Image.open('example.png')


# 进行 OCR 识别

text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng')


# 输出识别结果

print(text)

在这个示例中，我们首先使用 PIL 库加载了一个名为 "example.png" 的图像。然后，我们调用 image_to_string() 方法对图像进行 OCR 识别，并将识别结果存储在 text 变量中。最后，我们打印了识别结果。

请确保在运行代码之前，已经安装了 pytesseract 库，并将 example.png 图像文件放在正确的路径下。此外，还可以根据需要修改语言参数、输出格式等。

EasyOCR 是一个开源的光学字符识别（OCR）工具，可以用于识别图像中的文字内容。它基于深度学习技术，能够在多种语言之间进行准确的文字识别。

以下是一个使用 EasyOCR 的简单示例：

python

import easyocr


# 创建 EasyOCR 实例

reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])


# 读取图像并进行文字识别

result = reader.readtext('example.jpg')


# 打印识别结果

for item in result:

    print(item[1])

在这个示例中，首先需要安装 EasyOCR 库。然后，我们创建了一个 EasyOCR 的实例，并指定了需要支持的语言（中文简体和英文）。接下来，我们读取一个名为 'example.jpg' 的图像，并使用 readtext() 方法进行文字识别。最后，我们遍历识别结果，并打印出每个识别到的文字。

EasyOCR 的优势是它能够处理多种语言的文字识别，并且准确度相对较高。它还提供了一些参数和选项，可以根据需要进行配置和优化。

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