前言
本文训练数据部分参考：https://blog.csdn.net/ruyulin/article/details/89046148
只能识别字母与数字比较正的图片内容，不正的基本无法识别，就算训练也是一样
这种基本能识别：
需要更精准的识别，可以使用tensorflow框架，进行模型建立及训练，但是需要学习的东西会比较多。
一、环境准备
1.安装jTessBoxEditor
官网：https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/
- 下载jTessBoxEditor，我是在脚本之家下载的（网上随便找的）
- 解压jTessBoxEditor放在自己的软件目录
- 将jTessBoxEditorFX的tesseract-ocr文件夹内容清空（用于安装tesseract）
我的路径（E盘根目录下）：E:\jTessBoxEditorFX
注意：
- 使用此软件需要安装JDK
- 启动文件train.bat
2.安装tesseract
官网：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
下载tesseract
-
安装到jTessBoxEditorFX的tesseract-ocr文件夹下
image.png -
添加环境变量：TESSDATA_PREFIX，路径为：tesseract-ocr的tessdata文件夹
image.png 将tesseract-ocr目录加入path
3.安装pytesseract模块
pip install pytesseract
- 在Python安装目录下，找到pytesseract.py 文件
- 修改pytesseract.py文件的第二十七行tesseract_cmd的值为实际安装路径：
image.png
注意：需要使用ｒ转为原始字符串，或者使用双＼
若未安装tesseract，在Python中使用时会出现如下错误信息提示：
pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your PATH. See README file for more information.
二、准备数据
（一）获取数据
以古诗文网的登录页面为例，获取验证码数据：
from PIL import Image
import pytesseract
import re
from selenium import webdriver
driver=webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()
driver.get('https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx?from=http://so.gushiwen.cn/user/collect.aspx')
for i in range(10):
#注意拼接路径，前面的点号 . 表示相对当前路径
driver.find_element_by_xpath('//*[@id="imgCode"]').screenshot('.\\verification_code\\' + 'code' + str(i) + '.png')
driver.refresh()
结果图片：
（二）处理数据
三、训练数据
1.训练数据
打开 jTessBoxEditor（启动文件为train.bat），合并图片产生一个tif文件
产生一个box文件用于训练
tesseract VeriCode.font.exp1.tif VeriCode.font.exp1 batch.nochop makebox人工检查不能识别的数据，进行修正。（具体如何训练查看其他文章）
产生一个tr尾缀文件
tesseract VeriCode.font.exp1.tif VeriCode.font.exp1 nobatch box.train新建一个名为font_properties的文件（注意：不需要尾缀），内容为：
font 0 0 0 0 0生成一个unicharset文件
unicharset_extractor VeriCode.font.exp1.box生成一个shapetable文件
shapeclustering -F font_properties -U unicharset VeriCode.font.exp1.tr生成字符特征文件（得到inttemp，pffmtable）
mftraining -F font_properties -U unicharset -O unicharset VeriCode.font.exp1.tr合并处理后的tr尾缀文件（得到normproto）
cntraining VeriCode.font.exp1.tr
注意：合并多个直接后面加空格再加文件名就行修改文件名
rename normproto VeriCode.normproto
rename unicharset VeriCode.unicharset
rename inttemp VeriCode.inttemp
rename pffmtable VeriCode.pffmtable
rename shapetable VeriCode.shapetablecombine_tessdata VeriCode.（得到训练结果：VeriCode.traineddata文件）
注意VeriCode后面有个点号
2.迁移训练结果
复制VeriCode.traineddata，放到tessdata（Tesseract安装目录的一个文件夹）文件夹下
3.训练数据注意事项
- 生成tif尾缀文件时，严格按照name.fontname.expNum命名，否则会报加载字体错误
- 不要漏掉重命名文件的步骤
- 如果自己把步骤加入bat文件中自动执行，需要确定文件路劲与文件名是否正确
4.如何训练数据
4.1合并出tif尾缀文件，用于产生box文件（训练用）
tesseract VeriCode.font.exp1.tif VeriCode.font.exp1 batch.nochop makebox
4.1产生box文件用于训练
- 打开cmd，切换到存放tr尾缀文件的目录
- 执行tesseract VeriCode.font.exp1.tif VeriCode.font.exp1 batch.nochop makebox
执行指令图：
image.png
结果图
image.png
4.3 打开tr尾缀文件
4.4训练详细步骤
4.4.1修改char值
双击需要修改值的char，修改之后需要回车
4.4.2修改单个char的坐标与参数
- 鼠标选中需要修改的char行
- 点击character的>>
- 鼠标选中需要修改的参数，上下方向键修改（鼠标点击变化一个数据就消失了）
4.4.3预览修改数据
- 红色方框内的小绿色框就是设置的字符宽度，可以用于查看宽度是否合适
-
点击不同数字，可以切换到不同的字符view页
image.png
4.4.4字符的合并、分割、插入、删除
例如，该D字符，宽度很宽，占据多个字符位置，可以使用分割split，分割成多个再删除不需要的，或者修改宽度，再调整坐标
四、Python中使用
前面步骤全部完成，我们就可以使用pytesseract进行图片识别了
from PIL import Image
import pytesseract
import re
from selenium import webdriver
#下面两个函数用于处理图片，进行灰度处理，与降噪
def clear_image(image):
image = image.convert('RGB')
width = image.size[0]
height = image.size[1]
noise_color = get_noise_color(image)
for x in range(width):
for y in range(height):
# 清除边框和干扰色
rgb = image.getpixel((x, y))
if (x == 0 or y == 0 or x == width - 1 or y == height - 1
or rgb == noise_color or rgb[1] > 100):
image.putpixel((x, y), (255, 255, 255))
return image
def get_noise_color(image):
for y in range(1, image.size[1] - 1):
# 获取第2列非白的颜色
(r, g, b) = image.getpixel((2, y))
if r < 255 and g < 255 and b < 255:
return (r, g, b)
driver=webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()
driver.get('https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx?from=http://so.gushiwen.cn/user/collect.aspx')
driver.find_element_by_xpath('//*[@id="imgCode"]').screenshot('verification_code.png')
image = Image.open('verification_code.png')
image = clear_image(image)
# 转化为灰度图
imgry = image.convert('L')
imgry.save('verification_code_grey.png')
print('未使用训练数据源处理之前：')
code=pytesseract.image_to_string('verification_code_grey.png')
print(code)
print('使用训练数据源处理之后：')
text=pytesseract.image_to_string('verification_code_grey.png',lang='VeriCode')
print('使用训练数据源处理之后：未使用正则处理')
print(text)
#正则表达式提取
print('使用训练数据源处理之后：使用正则处理')
result=re.findall(r'[\dA-Za-z]{4}',text)
print(result)
2.使用注意
若未安装：tesseract，则会报错
pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your PATH. See README file for more information.
