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Python 提取圖片文字的方法主要有兩種：OCR 技術(shù)和深度學習技術(shù)。
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OCR（Optical Character Recognition）技術(shù)：
OCR 是一種通過計算機對圖像進行分析、識別并獲取圖像中的文字信息的技術(shù)。在 Python 中，可以使用開源的 OCR 庫進行圖像文字識別，如 Tesseract-OCR 和 pytesseract。具體步驟如下：- 導(dǎo)入相關(guān)庫：
import pytesseract - 讀取圖像：
image = cv2.imread('image.jpg') - 圖像預(yù)處理：根據(jù)情況對圖像進行預(yù)處理，如調(diào)整大小、降噪等。
- 文字識別：
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng') - 輸出識別結(jié)果：
print(text)
- 導(dǎo)入相關(guān)庫：
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深度學習技術(shù)：
深度學習技術(shù)通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以實現(xiàn)更準確的圖像文字識別。在 Python 中，可以使用一些深度學習框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，來進行圖像文字識別。具體步驟如下：- 導(dǎo)入相關(guān)庫：
import tensorflow as tf - 讀取圖像：
image = tf.io.read_file('image.jpg') - 圖像預(yù)處理：使用預(yù)訓練的模型對圖像進行預(yù)處理，如調(diào)整大小、歸一化等。
- 文字識別：使用訓練好的模型進行圖像文字識別，如 CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）。
- 輸出識別結(jié)果：
print(text)
- 導(dǎo)入相關(guān)庫：
需要注意的是，對于不同的圖片、文字復(fù)雜度和背景干擾等因素，兩種方法的效果可能會有差異，可以根據(jù)實際需求選擇合適的方法。同時，也可以結(jié)合兩種方法進行圖像文字識別，以提高準確性和魯棒性。
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正文完
