今天嘗試了一下cnocr和tesseract，給大家分別講講兩個模塊的使用方法和效果。

1.準備

開始之前，你要確保Python和pip已經成功安裝在電腦上噢，如果沒有，請訪問這篇文章：超詳細Python安裝指南 進行安裝。如果你用Python的目的是數據分析，可以直接安裝Anaconda：Python數據分析與挖掘好幫手—Anaconda

Windows環境下打開Cmd(開始—運行—CMD)，蘋果系統環境下請打開Terminal(command+空格輸入Terminal)，準備開始輸入命令安裝依賴。

當然，我更推薦大家用VSCode編輯器，把本文代碼Copy下來，在編輯器下方的終端運行命令安裝依賴模塊，多舒服的一件事啊：Python 編程的最好搭檔—VSCode 詳細指南。

在終端輸入以下命令安裝我們所需要的依賴模塊:

pip install cnocr

看到 Successfully installed xxx 則說明安裝成功。

如果你只想使用cnocr，那么只需要安裝上述的cnocr包即可。如果你想試試其他語言的OCR識別，Tesseract 是更好的選擇。

首先，無論是Windows還是macOS，你都需要安裝 pytesseract:

pip install pytesseract

其次，還需要安裝Tesseract. Tesseract 在macOS下可以使用brew安裝：

brew install tesseract

Windows下安裝tesseract則相對復雜。

需要先下載安裝tesseract的程序，然后下載中文簡體字預訓練好的模型包（盡管本教程不會用tesseract，但還是給大家提供了）。

你可以在Python實用寶典公眾號后臺回復：**tesseract **打包下載。

下載完成后，將tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe安裝到Tesseract-OCR指定目錄下，復制該目錄路徑增加到Path中：

并將訓練好的模型文件chi_sim.traineddata放入該目錄中，這樣安裝就完成了。

2.cnocr 識別圖片的中文

cnocr 主要針對的是排版簡單的印刷體文字圖片，如截圖圖片，掃描件等。目前內置的文字檢測和分行模塊無法處理復雜的文字排版定位。

盡管它分別提供了單行識別函數和多行識別函數，但在本人實測下，單行識別函數的效果非常糟糕，或者說要求的條件十分苛刻，基本上連截圖的文字都識別不出來。

不過多行識別函數還不錯，使用該函數識別的代碼如下：

from cnocr import CnOcr
ocr = CnOcr()
res = ocr.ocr('test.png')
print("Predicted Chars:", res)

圖片版代碼：

用于識別這個圖片里的文字：

效果如下：

如果不是很吹毛求疵，這樣的效果已經很不錯了。

3.pytesseract 識別圖片的英文

如果你的OCR目的不是中文而是英文，是需要別的模型的。這里給大家分享Tesseract-OCR，它是一款由HP實驗室開發，由Google維護的開源OCR引擎。

Tesseract-OCR 可擴展性很強，你可以基于它訓練屬于自己的OCR模型。

現在給大家看看它分類英文的效果，代碼如下：

import pytesseract
from PIL import Image
image = Image.open('test2.png')
code = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng')
print(code)

圖片版代碼：

識別的圖片：

效果如下：

英文效果真的很不錯，不過官方預訓練好的中文模型效果就比較一般了。

如果你想試試Tesseract識別中文，只需要將代碼中的eng改為chi_sim即可，不過相信我，效果不忍直視。