来源： python禅
作者：大铃铛
标题： https://un splash.com/@ Alvaro Serrano
在某个项目中遇到这样的需求时，必须对很多照片中的文字进行识别分类并保存数据库。 用几万字的纯手敲击是下策。 网络上有很多将照片转换为文字的在线服务，但转换单一图像没有任何问题。 很遗憾，大量的图缺乏定制化。 喜欢摆弄的程序员还是自己可靠的。 开源项目的Tesseract是OCR识别专用的，其应用场景非常多。 例如，认证码识别、检查
安装
Linux和Mac平台的安装非常简单，可以直接在命令行上安装。 默认值仅为英语语言包，中文语言包需要附加指定
Windows台需要二进制安装软件包，官方下载地址为https://github.com/tessera CT-ocr/tessera CT/wiki/4.0-with-lstm # 400-alpps
配置
安装完成后，需要设置两个环境变量$PATH和$TESSDATA_PREFIX。 如果稍后发生错误，请将tessertact安装路径添加到PATH变量，并将TESSDATA_PREFIX变量的值指定为语言包的路径
实战
Python-tesseract是tessertact的Python包，需要依赖图像处理库pil(pillow )，环境构建完成后可以开始定制开发。
以下，将杜甫的《登高》作为demo提取其中的文字
输出结果：
风突然高猿守望悲伤，渚清砂天鹅飞走了。 消失不见，渐渐消失，长江滚滚而来。 悲伤的秋天经常作客，百多年的病单独出现。 痛恨艰辛多霜的鬓角，漫不经心地斟上新浑浊的酒杯。
可以根据自己的业务需求定制开发。 为了应对各种环境下的图像，为了提高文字识别的精度，可能需要了解更多Tesseract的API。 如果有兴趣的话，即使根据公众号开发，用户上传图片，自动识别文字，提供收费服务也不是不可能的。
关于Tesseract
Tesseract有30多年的历史，最早诞生于惠普实验室。 2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，随后由谷歌赞助进行后续开发和维护。
以下几篇Tesseract相关论文最适合研究生的课题设计
https://github.com/tessera CT-ocr/tessera CT/wiki
论文： https://github.com/lzjun 567/the-papers-and-tessera CT-ocr -中的一个
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