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本文实例为大家分享了python实现图像识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下
#! /usr/bin/env python from PIL import Image import pytesseract url='img/denggao.jpeg' image=Image.open(url) #image=image.convert('RGB') # RGB image=image.convert('L') # 灰度 image.load() text=pytesseract.image_to_string(image) print text #image.show() r'''''# zhongwen_url = 'img/zhongwen003.png' import os fn = "aaaa" # sudo apt-get install tesseract cmd = "tesseract " + zhongwen_url + " " + fn + " -l chi_sim" os.system(cmd) with open(fn+".txt", "r") as f: print f ret=os.system('cat /etc/pam.conf') print ret print '----------------------' ret=os.popen('cat /etc/pam.conf') print ret''' r''''' import os import subprocess def image_to_string(img, cleanup=True, plus=''): # cleanup为True则识别完成后删除生成的文本文件 # plus参数为给tesseract的附加高级参数 subprocess.check_output('tesseract ' + img + ' ' + img + ' ' + plus, shell=True) # 生成同名txt文件 text = '' with open(img + '.txt', 'r') as f: text = f.read().strip() if cleanup: os.remove(img + '.txt') return text # run > # print(image_to_string('./phototest.tif')) # 打印识别出的文本,删除txt文件 # print(image_to_string('./phototest.tif', False)) # 打印识别出的文本,不删除txt文件 # print(image_to_string('./phototest.tif', False, '-l eng')) # 打印识别出的文本,不删除txt文件,同时提供高级参数 # PyTesser废弃... '''
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
标签:
python,图像识别
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。