Tesseract是一個開源的OCR（光學(xué)字符識別）引擎，用于識別并輸出圖片中的文字。雖然和商業(yè)軟件比起來識別精度不算很高，但是如果你要尋找免費開源的OCR引擎，可能Tesseract就是唯一的選擇了。Tesseract用起來還算是比較方便。它提供了一個簡單的命令行工具，沒有很多選項，輸入圖片輸出就是文字。因為是開源的，你也可以直接編譯使用它基于C++的庫。

最近一段時間我對Python產(chǎn)生了很大的興趣。它是如此的簡潔高效，只要可以用Python完成的工作就懶得使用其他編程語言。所以到了應(yīng)用Tesseract的時候我首先想到了去Google一下有沒有Python binding。確實有人使用swig做了個tesseract的封裝，不過不幸的是實際應(yīng)用存在不少問題。首先是安裝不便，尤其在mac上的安裝令人崩潰。即使完成安裝，不知為何又segment fault。其次，很多方法只做了簡單的封裝，又缺乏文檔，想做深入一點的應(yīng)用例如輸出文字在圖中的位置，感覺無從著手。不如從Tesseract的源代碼入手，自己編寫python的擴展，對tesseract的某些感興趣的方法做個封裝，也順便熟悉下Python和C/C++集成的方法。可以在擴展里為所欲為，真是令人心情愉快。

首先，新建一個cpp源文件，然后為這個新模塊想個名字，比如 tessex。然后，需要定義這個新模塊，以及模塊里需要暴露出來的方法。這樣在Python里就可以用import tessex來載入模塊。

static PyMethodDef tessexMethods[] = {{"recognize", (PyCFunction)tessex_recognize,METH_VARARGS|METH_KEYWORDS,"recognize text in an image."},{NULL, NULL, 0, NULL} };PyMODINIT_FUNC inittessex(void) {(void) Py_InitModule("tessex", tessexMethods); }

這里，我們暴露一個方法recognize，用來掃描給定圖片然后返回識別的文字以及位置。大家知道Python方法可以傳兩種參數(shù)，一種是無名的，一種是有名的，分別對應(yīng)METH_VARARGS以及METH_KEYWORDS。作為一個有點完美主義傾向的人，我把兩個選項都勾上了。然后我們看下recognize方法的定義。正如之前講的，需要聲明參數(shù)args以及kw。

static PyObject* tessex_recognize(PyObject* self, PyObject* args, PyObject* kw){

接下來是展開從Python調(diào)用傳進來的參數(shù)。要使用有名參數(shù)，需要把所有參數(shù)名都先列出來。

　　static const char* kwlist[]={"data", "w", "h", "channels", "step", NULL};

然后調(diào)用PyArg_ParseTupleAndKeywords展開有名參數(shù)。一個格式字符串用于聲明參數(shù)的類型。data是圖像的像素buffer，適用S類型。w、h、channels、step分別是圖像的寬度、高度、信道數(shù)、步長，都是整型變量，適用i類型。

PyStringObject *data;int w=0;int h=0;int channels=0;int step=0;if (!PyArg_ParseTupleAndKeywords(args, kw, "Siiii", (char**)(kwlist),&data, &w, &h, &channels, &step)) {PyErr_SetString(PyExc_Exception, "Tessex: Failed to parse arguments.");return NULL;}

我們要開始使用Tesseract的API了。Tesseract支持多種語言，不過語言包要分別下載安裝。這里我們使用英語。?

tesseract::TessBaseAPI *api = new tesseract::TessBaseAPI();if (api->Init(NULL, "eng")) {PyErr_SetString(PyExc_Exception, "Tessex: Failed to initialize tesseract API.");return NULL;}

?把傳入的圖像數(shù)據(jù)傳遞給Tesseract，然后進行識別。

api->SetImage((const unsigned char*)PyString_AS_STRING(data),w, h, channels, step);api->Recognize(0);

識別結(jié)果的處理稍微復(fù)雜點。一般的應(yīng)用如果只想得到所有文字，只要調(diào)用GetUTF8Text()就完了。但是我想知道每一行的文字，它們的具體位置以及可信度，就需要對識別結(jié)果進行詳細的分析。幸運的是Tesseract提供了iterator接口，可以返回不同粒度的數(shù)據(jù)。這里我選擇了按行輸出，即RIL_TEXTLINE。?

PyObject* l = PyList_New(0);tesseract::ResultIterator* it = api->GetIterator();it->Begin();while(1) {char* utf8_text;int left, top, right, bottom;int confidence = 0;utf8_text = it->GetUTF8Text(tesseract::RIL_TEXTLINE);if (utf8_text == NULL)break;confidence = it->Confidence(tesseract::RIL_TEXTLINE);it->BoundingBox(tesseract::RIL_TEXTLINE, &left, &top, &right, &bottom);PyObject* t = Py_BuildValue("(siiiii)", utf8_text,left, top, right, bottom, confidence);PyList_Append(l, t);delete []utf8_text;it->Next(tesseract::RIL_TEXTLINE);}api->End();PyObject* o = Py_BuildValue("O", l);return o;

返回的是一個list，其每個元素都是一個tuple，代表識別出來的文字行，包括文字、位置和可信度。

最后不要忘了include需要的頭文件，并在鏈接選項里加入需要的庫。

#include "Python.h" #include <tesseract/baseapi.h> #include <tesseract/resultiterator.h>

具體如何編譯tesseract可以參考https://code.google.com/p/tesseract-ocr/wiki/Compiling/?

在示例代碼里我們并沒有用到任何圖形庫。但是因為要使用Tesseract就必須鏈接leptonica庫，所以需要加入鏈接選項-llept。

如果你想在擴展里使用leptonica的功能可以include <leptonica/allheaders.h>。或者你想使用openCV，可以include <opencv2/opencv.hpp>并鏈接-lopencv_XXXXX。

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這樣代碼部分算是完成了。不過接下來還有一步，我們需要打包完成一個Python擴展使之容易編譯和安裝。可以使用distutils模塊。

from distutils.core import setup, Extensiontessenigma = Extension ('tessex', sources=['tessex.cpp'],include_dirs = ['/usr/local/include'],libraries=[ 'tesseract'], library_dirs=['/usr/local/lib'] )setup (name='tessex', version='1.0',description='This is a tesseract extensiion.',ext_modules = [tessex])

把這些定義寫入一個setup.py文件里。這樣我們就可以用通常的方式編譯和安裝模塊了。編譯用setup.py build。一個動態(tài)鏈接庫會生成。例如在Linux下面就是tessex.so。安裝模塊使用setup.py install。前面生成的庫文件會被復(fù)制到Python的site-packages下面。當然你也可以手動復(fù)制到$PYTHONPATH路徑下面，一樣能被Python找到。

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安裝好擴展后，在Python里是這樣調(diào)用的，假定我們使用一個openCV圖像：

import tessex
import cv

cv_img = cv.LoadImage(path, cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)

lines = tessex.recognize(data=cv_img.tostring(),w=cv_img.width,h=cv_img.height,channels=cv_img.nChannels, step=cv_img.width * cv_img.nChannels * cv_img.depth / 8)for line in lines:line_text, left, top, right, bottom, confidence = line

通過Tesseract擴展，可以在Python中比較方便地識別圖像中的文字以及位置，對基于圖像識別的自動化測試是很有幫助的。

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/silmerusse/p/3196301.html

超強干貨來襲 云風專訪：近40年碼齡，通宵達旦的技術(shù)人生

總結(jié)

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