批量图片ocr识别

批量图片 OCR 识别是指对批量的图片进行自动化的文字识别，将图片中的文本识别出来并转换成可编辑的文本格式。OCR 是光学字符识别的缩写，是一种利用计算机技术识别图片中文字的技术。OCR 技术的出现极大地提高了图像识别的准确率和速度。

首先，我们需要准备一些图像，这些图像包含了我们希望识别的文字。我们可以使用 Python 的 PIL 库加载图像：

from PIL import Image

img = Image.open('image1.jpg')  

接下来我们需要使用 OCR 引擎对图像进行识别。OCR 引擎有很多种，比如 Google OCR，Tesseract OCR 等。这里我们使用 Tesseract OCR。

首先，需要安装 Tesseract OCR。在 Ubuntu 系统中可以使用以下命令进行安装：

sudo apt install tesseract-ocr

在 Python 中，我们可以使用 PyTesseract 库来调用 Tesseract OCR。可以使用以下命令安装该库：

pip install pytesseract

然后我们就可以进行 OCR 识别了。以下是识别单张图像的代码示例：

import pytesseract

text = pytesseract.image_to_string(img)

如果需要批量处理多幅图像，可以使用以下代码：

import pytesseract
from PIL import Image
import os

path = 'images/'

for filename in os.listdir(path):
    file_path = os.path.join(path, filename)
    with Image.open(file_path) as img:
        text = pytesseract.image_to_string(img)
        with open(f'{filename}.txt', mode='w') as file:
            file.write(text)

以上代码将 images 文件夹中的每幅图像进行 OCR 识别，并将识别结果保存在同名的 txt 文件中。通过简单的代码改动，可以灵活地处理不同格式和数量的图像。

总之，批量图像 OCR 识别是一种十分实用的技术，它可以在很短的时间内处理大量图像，并将图像中的文本转化为可处理的文本格式。利用 Python 的 PIL、PyTesseract 等工具库，可以轻松实现批量图像 OCR