1. >>> from pytesser import *
2. >>> image = Image.open('fnord.tif')  # Open image object using PIL
3. >>> print image_to_string(image)     # Run tesseract.exe on image
4. fnord
5. >>> print image_file_to_string('fnord.tif')
6. fnord

1. <pre name="code" class="python">from pytesser import *
2. #im = Image.open('fnord.tif')
3. #im = Image.open('phototest.tif')
4. #im = Image.open('eurotext.tif')
5. im = Image.open('fonts_test.png')
6. text = image_to_string(im)
7. print text</pre>
8. <pre></pre>
9. <pre></pre>
10. <pre></pre>

可以再对image2调用 image_to_string识别

1. """OCR in Python using the Tesseract engine from Google
2. http://code.google.com/p/pytesser/
3. by Michael J.T. O'Kelly
4. V 0.0.2, 5/26/08"""
5. import Image
6. import subprocess
7. import os
8. import StringIO
9. import util
10. import errors
11. tesseract_exe_name = 'dlltest' # Name of executable to be called at command line
12. scratch_image_name = "temp.bmp" # This file must be .bmp or other Tesseract-compatible format
13. scratch_text_name_root = "temp" # Leave out the .txt extension
14. _cleanup_scratch_flag = True  # Temporary files cleaned up after OCR operation
15. _language = "" # Tesseract uses English if language is not given
16. _pagesegmode = "" # Tesseract uses fully automatic page segmentation if psm is not given (psm is available in v3.01)
17. _working_dir = os.getcwd()
18. def call_tesseract(input_filename, output_filename, language, pagesegmode):
19. """Calls external tesseract.exe on input file (restrictions on types),
20. outputting output_filename+'txt'"""
21. current_dir = os.getcwd()
22. error_stream = StringIO.StringIO()
23. try:
24. os.chdir(_working_dir)
25. args = [tesseract_exe_name, input_filename, output_filename]
26. if len(language) > 0:
27. args.append("-l")
28. args.append(language)
29. if len(str(pagesegmode)) > 0:
30. args.append("-psm")
31. args.append(str(pagesegmode))
32. try:
33. proc = subprocess.Popen(args)
34. except (TypeError, AttributeError):
35. proc = subprocess.Popen(args, shell=True)
36. retcode = proc.wait()
37. if retcode!=0:
38. error_text = error_stream.getvalue()
39. errors.check_for_errors(error_stream_text = error_text)
40. finally:  # Guarantee that we return to the original directory
41. error_stream.close()
42. os.chdir(current_dir)
43. def image_to_string(im, lang = _language, psm = _pagesegmode, cleanup = _cleanup_scratch_flag):
44. """Converts im to file, applies tesseract, and fetches resulting text.
45. If cleanup=True, delete scratch files after operation."""
46. try:
47. util.image_to_scratch(im, scratch_image_name)
48. call_tesseract(scratch_image_name, scratch_text_name_root, lang, psm)
49. result = util.retrieve_result(scratch_text_name_root)
50. finally:
51. if cleanup:
52. util.perform_cleanup(scratch_image_name, scratch_text_name_root)
53. return result
54. def image_file_to_string(filename, lang = _language, psm = _pagesegmode, cleanup = _cleanup_scratch_flag, graceful_errors=True):
55. """Applies tesseract to filename; or, if image is incompatible and graceful_errors=True,
56. converts to compatible format and then applies tesseract.  Fetches resulting text.
57. If cleanup=True, delete scratch files after operation. Parameter lang specifies used language.
58. If lang is empty, English is used. Page segmentation mode parameter psm is available in Tesseract 3.01.
59. psm values are:
60. 0 = Orientation and script detection (OSD) only.
61. 1 = Automatic page segmentation with OSD.
62. 2 = Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR
63. 3 = Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default)
64. 4 = Assume a single column of text of variable sizes.
65. 5 = Assume a single uniform block of vertically aligned text.
66. 6 = Assume a single uniform block of text.
67. 7 = Treat the image as a single text line.
68. 8 = Treat the image as a single word.
69. 9 = Treat the image as a single word in a circle.
70. 10 = Treat the image as a single character."""
71. try:
72. try:
73. call_tesseract(filename, scratch_text_name_root, lang, psm)
74. result = util.retrieve_result(scratch_text_name_root)
75. except errors.Tesser_General_Exception:
76. if graceful_errors:
77. im = Image.open(filename)
78. result = image_to_string(im, cleanup)
79. else:
80. raise
81. finally:
82. if cleanup:
83. util.perform_cleanup(scratch_image_name, scratch_text_name_root)
84. return result
85. if __name__=='__main__':
86. im = Image.open('phototest.tif')
87. text = image_to_string(im, cleanup=False)
88. print text
89. text = image_to_string(im, psm=2, cleanup=False)
90. print text
91. try:
92. text = image_file_to_string('fnord.tif', graceful_errors=False)
93. except errors.Tesser_General_Exception, value:
94. print "fnord.tif is incompatible filetype.  Try graceful_errors=True"
95. #print value
96. text = image_file_to_string('fnord.tif', graceful_errors=True, cleanup=False)
97. print "fnord.tif contents:", text
98. text = image_file_to_string('fonts_test.png', graceful_errors=True)
99. print text
100. text = image_file_to_string('fonts_test.png', lang="eng", psm=4, graceful_errors=True)
101. print text

在调用image_to_string函数时，只要加上相应的language参数就可以了，如简体中文最后一个参数即为 chi_sim， 繁体中文chi_tra,

至此，图片识别就完成了。