python圖像識別的優點

『壹』 python深度學習之圖像識別

作者 | 周偉能

來源 | 小叮當講SAS和Python

Python在機器學習（人工智慧，AI）方面有著很大的優勢。談到人工智慧，一般也會談到其實現的語言Python。前面有幾講也是關於機器學習在圖像識別中的應用。今天再來講一個關於運用google的深度學習框架tensorflow和keras進行訓練深度神經網路，並對未知圖像進行預測。

導入python模塊

導入圖像數據

合並列表數據

將圖片數據轉化為數組

顯示一張圖片

訓練神經網路

我們可以看到測試集的准確率達到99.67%

預測一個圖像

預測為汽車的概率為100%。（括弧內為真實標簽）

預測為美女的概率為100%。（括弧內為真實標簽）

測試集中前15個圖像預測完全正確。Nice!

最後我們來識別單張圖片。

結果預測為汽車。Nice!

最後來預測一下外部隨便下載的汽車或美女圖片

預測為汽車，不錯！

小編這里有10張圖片，前5張為汽車圖片，後五張為美女圖片。

下面進行批量預測：

結果也是完全正確。

看到這里，感覺神經網路是不是很神奇，要想讓神經網路預測得准確，我們就必須給予大量的數據進行訓練模型，優化模型，以至於達到准確識別圖像的目的，圖像識別作為人工智慧的一部分，現在已經慢慢走向成熟，雖然機器也有出錯的時候，但是進過不斷優化，錯誤率將會越來越小，相信機器智能或者人工智慧時代能夠創造出更多智能而美好的東西。為社會，為人類的自由做出更大的貢獻。

『貳』 python打造實時截圖識別OCR

要實現Python實時截圖識別OCR，可以採用以下兩種方法：

方法一：使用pytesseract

• 下載並安裝TesseractOCR：首先，需要從指定網址下載TesseractOCR軟體，並安裝到計算機上。
• 配置環境變數：將TesseractOCR的安裝路徑添加到系統環境變數中，確保Python能夠訪問到Tesseract的執行文件。
• 確認Tesseract版本：通過命令行輸入tesseract v來檢查Tesseract的版本信息，確保安裝正確。
• 修改pytesseract配置：在Python的sitepackages目錄下，編輯pytesseract文件，設置語言等配置，以確保能夠識別特定語言。
• 下載並安裝字體：根據Tesseract版本，下載相應的字體，並將其放置在指定目錄下，以便OCR識別。
• 源碼解析與測試：編寫Python代碼，調用pytesseract庫進行OCR識別測試。

優點：免費，操作簡便，適合初學者。

缺點：識別准確率有限，識別效果一般。

方法二：使用網路API介面

• 獲取網路AI開放平台資源：注冊並登錄網路智能雲賬號，創建應用並獲取AppID、API Key和Secret Key。
• 安裝網路API：通過pip安裝網路API介面庫。
• 源碼解析與測試：編寫Python代碼，調用網路API介面進行OCR識別測試。

優點：功能強大，識別效果顯著。

注意事項：

• 在嘗試將功能封裝為exe時，可能會遇到循環截圖和實時識別的問題，這需要進一步解決以實現完整的封裝。
• 根據實際需求選擇合適的OCR方法，並嘗試不同的優化策略以提高識別准確性和效率。例如，可以調整截圖區域、預處理圖像來提高OCR識別效果。