怎样用python 自己写一个ocr( 二 )
这里要介绍的就是tessearct，它是基于Apache许可证开源的OCR识别引擎，在2006年由Google赞助开发，被认为是当下最为优秀的OCR引擎之一，由C++实现，目前在Github已经高达33.5k个Star。
它具有支持语言丰富、识别速度快、准确率高等优点，官方提供的调用方式是使用命令行进行调用，tesseract imagename outputbase 也就是说，tesseract作为一个核心的算法实现模块，但是没有外壳进行包装，我们想要使用的话不如很多平台或者工具那样那么方便。
它缺少的就是一个UI或者web。
因此，我们可以把tesseract作为一个后端服务，利用Python实现服务层的开发和交互层的开发。
首先在服务器启动tesseract服务，然后，使用Python tkinter实现一个UI，然后基于flask、requests等第三方库实现数据传输和发送rest请求，调用后端的tesseract服务，执行上述命令，然后返回结果到前端即可。
直接使用算法模型OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别），它主要依托的核心技术就是图像识别、自然语言模型。因此，我们也可以不去调用ocr.space的API接口或者tesseract的后端服务，可以直接使用最为底层的计算机视觉、自然语言模型进行OCR文字识别。
这里，我推荐一个github开源项目darknet-ocr，它基于darknet(https://github.com/pjreddie/darknet.git)框架实现CTPN版本自然场景文字检测 与CNN+CTCOCR进行文字识别，目前在github有480+个star。
这是一种最为简洁明了、对Python最为依赖的一种方式，也是端到端实现OCR系统较为完善的一种方式。
但是，darknet-ocr是在darknet源码的基础上 进行编译实现的，它整体上和前面介绍的tesseract没有什么差别，只是更加完整的实现了一个ocr系统。
如果想对ocr识别的过程中更加清晰的认识，可以看一下darknet-ocr这个项目的前身chineseocr，它是于yolo3 与crnn 实现中文自然场景文字检测及识别，在这个项目中，你可以看到模型的导入，语言模型和CV模型的应用过程。当然，如果感兴趣可以对模型进行重新训练或者进一步优化，这对比于前两种方式的好处就是定制化、扩展能力方面都较为灵活。
darknet-ocr和chineseocr都是在训练好的模型基础上已经搭建成了完整的ocr系统，如果觉得这些还不足够锻炼自己，那么可以从数据准备到模型训练全流程手动完成一个ocr系统，这样就需要如下几个阶段，
准备数据选取CNN+RNN模型模型训练及调优结果输出这样是最具有挑战的，当然也是对一个人锻炼最多的一种方式。
调用第三方库我想这应该是选择使用Python开发一个ocr工具的同学最喜闻乐见的方式。
Python比较吸引人的一点就是有丰富的第三方库，图像、数据、机器学习、优化算法、图、UI.......你能想到的，Python可能都会找到第三方库，ocr也不例外。
这里要推荐的库就是pytesseract，你可以像调用numpy、matplotlib、tensorflow那样直接在Python代码中调用pytesseract，实现图像文字的识别。
安装pip install pytesseract示例from PIL import Imageimport pytesseractpytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r\u0026#39;\u0026lt;full_path_to_your_tesseract_executable\u0026gt;\u0026#39;# 简单的把图像转化成文字print(pytesseract.image_to_string(Image.open(\u0026#39;test.png\u0026#39;)))# 指定图像中的语言print(pytesseract.image_to_string(Image.open(\u0026#39;test-european.jpg\u0026#39;), lang=\u0026#39;fra\u0026#39;))依赖
pytesseract支持Python 2.7或者3.5+，需要用到PIL或者pillow。这里比较重要的是，还需要安装tesseract后端引擎。
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