python中怎么批量识别图片指定区域的文字，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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1.aircv

用于识别模板再原始图的位置坐标

pip install aircv

2.Pillow

用于剪裁图片

pip install Pillow

3.Tesseract

文字识别
在此也可以用平台端的API进行更精准的识别
ubuntu下Tesseract环境安装

sudo apt-get install libpng12-dev 
sudo apt-get install libjpeg62-dev 
sudo apt-get install libtiff4-dev 
sudo apt-get install gcc 
sudo apt-get install g++ 
sudo apt-get install automake

1.tesseract-ocr安装

sudo apt-get install tesseract-ocr

2.pytesseract安装

pip install pytesseract

Python代码

识别对应位置

#!/usr/bin/python2.7 
# -*- coding: utf-8 -*- 
import aircv


def matchImg(imgsrc, imgobj, confidence=0.2):
 """
  图片对比识别imgobj在imgsrc上的相对位置（批量识别统一图片中需要的部分）
 :param imgsrc: 原始图片路径(str)
 :param imgobj: 待查找图片路径（模板）(str)
 :param confidence: 识别度（0
图片剪裁
#!/usr/bin/python2.7 
# -*- coding: utf-8 -*- 
from PIL import Image, ImageEnhance

def cutImg(imgsrc, out_img_name, coordinate):
 """
  根据坐标位置剪切图片
 :param imgsrc: 原始图片路径(str)
 :param out_img_name: 剪切输出图片路径(str)
 :param coordinate: 原始图片上的坐标(tuple) egg:(x, y, w, h) ---> x,y为矩形左上角坐标, w,h为右下角坐标
 :return:
 """
 image = Image.open(imgsrc)
 region = image.crop(coordinate)
 region = ImageEnhance.Contrast(region).enhance(1.5)
 region.save(out_img_name)
图片识别
#!/usr/bin/python2.7 
# -*- coding: utf-8 -*- 
import pytesseract
from PIL import Image

image = Image.open('bb.png')
code = pytesseract.image_to_string(image)
print（code）
关于python中怎么批量识别图片指定区域的文字问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。
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