python中文文字识别

㈠ python开发文字点选验证码，有什么推荐的方法

文字点选验证码（Click Captcha）是一种常见的验证码形式，纳雹通常由若干个字符或单词组成，要求用户点击其中指定的字符或单词，以验证用户身份。

在Python开发中实现文字点选验证码，一种常用的方法是使用图像处理库和机器学习库，以下是一些常用的库和方法：

• PIL库：Python Imaging Library（PIL）是一个Python图像处理库，提供了丰富的图像处理功能，包括图像读写、缩放、旋转、裁剪、滤波等。可以使用PIL库生成包含随机字符的验证码图片，并将其保存为本地文件。

• OpenCV库：OpenCV是一个计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算机视觉算法，包括图像读写、滤波、边缘检测、特征提取等。可以使用OpenCV库对验证码图片进行预处理，提取出验证码中的字符或单词，以便后续的识别。

• PyTesseract库伍和：PyTesseract是一个Python的OCR库，基于Google的Tesseract-OCR引擎，可以对图像中的文字进行识别。可以使用PyTesseract库对验证码图片中的字符或单词进行识别和分类。

• KNN算法：KNN是一种常用的机器学习算法，可以用于对验证腔茄盯码图片中的字符或单词进行分类。可以使用KNN算法对预处理后的验证码图片进行特征提取和分类，以识别出验证码中的正确字符或单词。

综合使用以上方法，可以实现一个较为稳定和准确的文字点选验证码。具体实现细节需要根据具体情况进行调整和优化。

㈡ python怎么判断中文字符编码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:GBK -*-

"""汉字处理的工具:
判断unicode是否是汉字，数字，英文，或者其他字符。
全角符号转半角符号。"""

__author__="internetsweeper <[email protected]>"
__date__="2007-08-04"

def is_chinese(uchar):
"""判断一个unicode是否是汉字"""
if uchar >= u'\u4e00' and uchar<=u'\u9fa5':
return True
else:
return False

def is_number(uchar):
"""判断一个unicode是否是数字"""
if uchar >= u'\u0030' and uchar<=u'\u0039':
return True
else:
return False

def is_alphabet(uchar):
"""判断一个unicode是否是英文字母"""
if (uchar >= u'\u0041' and uchar<=u'\u005a') or (uchar >= u'\u0061' and uchar<=u'\u007a'):
return True
else:
return False

def is_other(uchar):
"""判断是否非汉字，数字和英文字符"""
if not (is_chinese(uchar) or is_number(uchar) or is_alphabet(uchar)):
return True
else:
return False

def B2Q(uchar):
"""半角转全角"""
inside_code=ord(uchar)
if inside_code<0x0020 or inside_code>0x7e: #不是半角字符就返回原来的字符
return uchar
if inside_code==0x0020: #除了空格其他的全角半角的公式为:半角=全角-0xfee0
inside_code=0x3000
else:
inside_code+=0xfee0
return unichr(inside_code)

def Q2B(uchar):
"""全角转半角"""
inside_code=ord(uchar)
if inside_code==0x3000:
inside_code=0x0020
else:
inside_code-=0xfee0
if inside_code<0x0020 or inside_code>0x7e: #转完之后不是半角字符返回原来的字符
return uchar
return unichr(inside_code)

def stringQ2B(ustring):
"""把字符串全角转半角"""
return "".join([Q2B(uchar) for uchar in ustring])

def uniform(ustring):
"""格式化字符串，完成全角转半角，大写转小写的工作"""
return stringQ2B(ustring).lower()

def string2List(ustring):
"""将ustring按照中文，字母，数字分开"""
retList=[]
utmp=[]
for uchar in ustring:
if is_other(uchar):
if len(utmp)==0:
continue
else:
retList.append("".join(utmp))
utmp=[]
else:
utmp.append(uchar)
if len(utmp)!=0:
retList.append("".join(utmp))
return retList

if __name__=="__main__":
#test Q2B and B2Q
for i in range(0x0020,0x007F):
print Q2B(B2Q(unichr(i))),B2Q(unichr(i))

#test uniform
ustring=u'中国 人名a高频A'
ustring=uniform(ustring)
ret=string2List(ustring)
print ret

以上转自http://hi..com/fenghua1893/item/d1a71d5ac47ffdcfd3e10cd1

这个问题是做 MkIV 预处理程序时搞定的，就是把一个混合了中英文混合字串分离为英文与中文的子字串，譬如，将 ”我的 English 学的不好“ 分离为 “我的"、" English ” 与 "学的不好" 三个子字串。
1. 中英文混合字串的统一编码表示中英文混合字串处理最省力的办法就是把它们的编码都转成 Unicode，让一个汉字与一个英文字母的内存位宽都是相等的。这个工作用 Python 来做，比较合适，因为 Python 内码采用的是 Unicode，并且为了支持 Unicode 字串的操作，Python 做了一个 Unicode 内建模块，把 string 对象的全部方法重新实现了一遍，另外提供了 Codecs 对象，解决各种编码类型的字符串解码与编码问题。
譬如下面的 Python 代码，可实现 UTF-8 编码的中英文混合字串向 Unicode 编码的转换：# -*-
coding:utf-8 -*-
a = "我的 English 学的不好"
print type(a),len (a), a
b = unicode (a, "utf-8")
print type(b), len (b), b字符串 a 是 utf-8 编码，使用 python 的内建对象 unicode 可将其转换为 Unicode 编码的字符串 b。上述代码执行后的输出结果如下所示，比较字串 a 与字串 b 的长度，显然 len (b) 的输出结果是合理的。<type 'str'> 27 我的 English 学的不好
<type 'unicode'> 15 我的 English 学的不好要注意的一个问题是 Unicode 虽然号称是“统一码”，不过也是存在着两种形式，即：
UCS-2：为 16 位码，具有 2^16 = 65536 个码位； UCS-4：为 32 位码，目前的规定是其首字节的首位为 0，因此具有 2^31 = 2147483648 个码位，不过现在的只使用了 0x00000000 － 0x0010FFFF 之间的码位，共 1114112 个。
使用Python sys 模块提供的一个变量 maxunicode 的值可以判断当前 Python 所使用的 Unicode 类型是 UCS-2 的还是 UCS-4 的。import sys
print sys.maxunicode若 sys.maxunicode 的值为 1114111，即为 UCS-4；若为 65535，则为 UCS-2。

2. 中英文混合字串的分离一旦中英文字串的编码获得统一，那么对它们进行分裂就是很简单的事情了。首先要为中文字串与英文字串分别准备一个收集器，使用两个空的字串对象即可，譬如 zh_gather 与 en_gather；然后要准备一个列表对象，负责按分离次序存储 zh_gather 与 en_gather 的值。下面这个 Python 函数接受一个中英文混合的 Unicode 字串，并返回存储中英文子字串的列表。def split_zh_en (zh_en_str):

zh_en_group = []
zh_gather = ""
en_gather = ""
zh_status = False

for c in zh_en_str:
if not zh_status and is_zh (c):
zh_status = True
if en_gather != "":
zh_en_group.append ([mark["en"],en_gather])
en_gather = ""
elif not is_zh (c) and zh_status:
zh_status = False
if zh_gather != "":
zh_en_group.append ([mark["zh"], zh_gather])
if zh_status:
zh_gather += c
else:
en_gather += c
zh_gather = ""

if en_gather != "":
zh_en_group.append ([mark["en"],en_gather])
elif zh_gather != "":
zh_en_group.append ([mark["zh"],zh_gather])

return zh_en_group上述代码所实现的功能细节是：对中英文混合字串 zh_en_str 的遍历过程中进行逐字识别，若当前字符为中文，则将其添加到 zh_gather 中；若当前字符为英文，则将其添加到 en_gather 中。zh_status 表示中英文字符的切换状态，当 zh_status 的值发生突变时，就将所收集的中文子字串或英文子字串添加到 zh_en_group 中去。
判断字串 zh_en_str 中是否包含中文字符的条件语句中出现了一个 is_zh () 函数，它的实现如下：def is_zh (c):
x = ord (c)
# Punct & Radicals
if x >= 0x2e80 and x <= 0x33ff:
return True

# Fullwidth Latin Characters
elif x >= 0xff00 and x <= 0xffef:
return True

# CJK Unified Ideographs &
# CJK Unified Ideographs Extension A
elif x >= 0x4e00 and x <= 0x9fbb:
return True
# CJK Compatibility Ideographs
elif x >= 0xf900 and x <= 0xfad9:
return True

# CJK Unified Ideographs Extension B
elif x >= 0x20000 and x <= 0x2a6d6:
return True

# CJK Compatibility Supplement
elif x >= 0x2f800 and x <= 0x2fa1d:
return True

else:
return False这段代码来自 jjgod 写的 XeTeX 预处理程序。
对于分离出来的中文子字串与英文子字串，为了使用方便，在将它们存入 zh_en_group 列表时，我对它们分别做了标记，即 mark["zh"] 与 mark["en"]。mark 是一个 dict 对象，其定义如下：mark = {"en":1, "zh":2}如果要对 zh_en_group 中的英文字串或中文字串进行处理时，标记的意义在于快速判定字串是中文的，还是英文的，譬如：for str in zh_en_group:
if str[0] = mark["en"]:
do somthing
else:
do somthing

㈢ 使用python对txt文本进行分析和提取

实现的方法和详细的操作步骤如下：

1、首先，打开计算机上的pycharm编辑器，如下图所示，然后进入下一步。

㈣ python2.7 ocr 文本识别 怎么弄的啊

解压即可。比如你解压到了E:\\python\\mymodele\\pytesser
在程序开头加上：
import sys
sys.path.append("E:\\python\\mymodele\\pytesser") ，然后import pytesser时就不会报错了。
image_to_string() 这个方法是pytesser里的。你得from pytesser import * 才能用它。

㈤ python有什么好的本地文字识别

你好，如果是英文的话。你可以用下面的库。
pytesser，OCR in Python using the Tesseract engine from Google。是谷歌OCR开源项目的一个模块，可将图片中的文字转换成文本（主要是英文）
如果要识别中文还需要下载对应的训练集：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
，下载”chi_sim.traineddata”，然后到训练数据集的存放路径。下面是一个例子的代码。
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import pytesseract
from PIL import Image

# open image
image = Image.open('test.png')
code = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')
print(code)

㈥ 如何使用python来获取pdf文件里的文字，最好是不能乱码

提取pdf文字可以推荐一个工具

第一种文字型PDF比较简单，可以采用格式转换的方式直接转换PDF文件为文本。打开PDF文字识别软件，执行“文件”-“打开图像...”导入PDF文件，然后执行“输出”-“PDF文件转换为TXT文件”第二种图像型PDF，有的PDF都是扫描图片，这个就不能复制文字了，可以采用OCR识别的方式，将PDF文件转换为可编辑文档。这也是本文主要讲的pdf文字识别方法。还是打开PDF文字提取软件，执行“文件”-“打开图像...”导入PDF文件。然后执行“识别”-“开始识别...”。

㈦ python怎么识别图片文字

可以调用opencv来进行识别