python图像识别的优点

‘壹’ python深度学习之图像识别

作者 | 周伟能

来源 | 小叮当讲SAS和Python

Python在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。

导入python模块

导入图像数据

合并列表数据

将图片数据转化为数组

显示一张图片

训练神经网络

我们可以看到测试集的准确率达到99.67%

预测一个图像

预测为汽车的概率为100%。（括号内为真实标签）

预测为美女的概率为100%。（括号内为真实标签）

测试集中前15个图像预测完全正确。Nice!

最后我们来识别单张图片。

结果预测为汽车。Nice!

最后来预测一下外部随便下载的汽车或美女图片

预测为汽车，不错！

小编这里有10张图片，前5张为汽车图片，后五张为美女图片。

下面进行批量预测：

结果也是完全正确。

看到这里，感觉神经网络是不是很神奇，要想让神经网络预测得准确，我们就必须给予大量的数据进行训练模型，优化模型，以至于达到准确识别图像的目的，图像识别作为人工智能的一部分，现在已经慢慢走向成熟，虽然机器也有出错的时候，但是进过不断优化，错误率将会越来越小，相信机器智能或者人工智能时代能够创造出更多智能而美好的东西。为社会，为人类的自由做出更大的贡献。

‘贰’ python打造实时截图识别OCR

要实现Python实时截图识别OCR，可以采用以下两种方法：

方法一：使用pytesseract

• 下载并安装TesseractOCR：首先，需要从指定网址下载TesseractOCR软件，并安装到计算机上。
• 配置环境变量：将TesseractOCR的安装路径添加到系统环境变量中，确保Python能够访问到Tesseract的执行文件。
• 确认Tesseract版本：通过命令行输入tesseract v来检查Tesseract的版本信息，确保安装正确。
• 修改pytesseract配置：在Python的sitepackages目录下，编辑pytesseract文件，设置语言等配置，以确保能够识别特定语言。
• 下载并安装字体：根据Tesseract版本，下载相应的字体，并将其放置在指定目录下，以便OCR识别。
• 源码解析与测试：编写Python代码，调用pytesseract库进行OCR识别测试。

优点：免费，操作简便，适合初学者。

缺点：识别准确率有限，识别效果一般。

方法二：使用网络API接口

• 获取网络AI开放平台资源：注册并登录网络智能云账号，创建应用并获取AppID、API Key和Secret Key。
• 安装网络API：通过pip安装网络API接口库。
• 源码解析与测试：编写Python代码，调用网络API接口进行OCR识别测试。

优点：功能强大，识别效果显着。

注意事项：

• 在尝试将功能封装为exe时，可能会遇到循环截图和实时识别的问题，这需要进一步解决以实现完整的封装。
• 根据实际需求选择合适的OCR方法，并尝试不同的优化策略以提高识别准确性和效率。例如，可以调整截图区域、预处理图像来提高OCR识别效果。