【python】图像、音频、视频等文件数据采集
- 先安装所需要的工具
- 一、Tesseract-OCR
- Tesseract-OCR环境变量设置
- 验证是否配置成功
- 示例
- 语言包下载失败
- 二、ffmpeg
- 验证是否安装成功
- 示例
先安装所需要的工具
一、Tesseract-OCR
Tesseract是一个 由HP实验室开发 由Google维护的开源的光学字符识别(OCR)引擎,可以在 Apache 2.0 许可下获得。它可以直接使用,或者(对于程序员)使用 API 从图像中提取输入,包括手写的或打印的文本。
以下是关于Tesseract的常用网址
下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
官方网站:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
语言包地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
下载最新的就行
下载好了进行安装即可,
就是到这里注意一下,把框框中的那两个勾选上,他会自动下载语言包,
到安装位置这里的时候,建议把位置换到D盘,路径最好不要有中文,不要引起一些奇奇怪怪的报错,选好路径后,要把这个路径复制下来,可以先放一个笔记里面,一会配置环境变量要用的。
后面就这里按照步骤进行就可以了。
Tesseract-OCR环境变量设置
安装好以后我们设置一下环境变量,用起来会舒服一些。
首先电脑Win加R键,
然后输入sysdm.cpl这个命令回车
点击环境变量,之后找到系统变量,再找到path点击编辑
如图;
点击这里看的新建,按当时复制的安装路线复制进去,之后一直点确定,点到退出那个界面就好了,
现在就可以使用了
验证是否配置成功
打开命令提示符(CMD)
按下 Win + R 键,输入 cmd 并回车,打开命令提示符。
检查 Tesseract 是否安装
在命令提示符中输入 tesseract -v 并回车。
如果 Tesseract - OCR 环境配置正确,会显示 Tesseract 的版本信息,
示例
先安装需要的库
pip install Pillow
pip install pytesseract
代码
提取中文
import pytesseract
from PIL import Imagedef OCR_demo():# 导入OCR安装路径,如果设置了系统环境,就可以不用设置了# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"D:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"# 打开要识别的图片image = Image.open('one.jpeg')# 使用pytesseract调用image_to_string方法进行识别,传入要识别的图片,lang='chi_sim'是设置为中文识别,text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')print(text)if __name__ == '__main__':OCR_demo()
识别结果
提取数字
from PIL import Image
import pytesseract# 如果 tesseract 不是安装在默认路径,请取消注释并设置正确的路径
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'def ocr_numbers(image_path, output_txt_path):# 打开图像文件image = Image.open(image_path)# 使用 pytesseract 进行 OCR 识别# 由于是数字,我们不需要特别指定语言包text = pytesseract.image_to_string(image)# 提取并只保存数字(可选,如果图像中只包含数字,这一步可以省略)# 这里使用简单的正则表达式来提取数字import renumbers = re.findall(r'\d+', text)numbers_str = ' '.join(numbers) # 将数字列表转换为字符串,用空格分隔# 将识别出的数字保存到指定的 .txt 文件中with open(output_txt_path, 'w') as file:file.write(numbers_str)# 在控制台输出已识别的消息print("已识别数字并保存到:", output_txt_path)# 替换为你的图像文件路径和想要保存的 .txt 文件路径
image_path = '数字.jpg'
output_txt_path = '数字.txt'# 调用函数进行 OCR 识别并保存结果
ocr_numbers(image_path, output_txt_path)
提取英文
from PIL import Image
import pytesseract# 如果 pytesseract 不是安装在默认路径,请设置正确的路径
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # Windows 示例
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = '/usr/local/bin/tesseract' # macOS 示例(可能需要调整)
# pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = '/usr/bin/tesseract' # Linux 示例(可能需要调整)def ocr_english_text(image_path, output_txt_path):# 打开图像文件image = Image.open(image_path)# 使用 pytesseract 进行 OCR 识别text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng') # 指定语言为英语# 将识别出的文本保存到指定的 .txt 文件中with open(output_txt_path, 'w', encoding='utf-8') as file:file.write(text)# 在控制台输出已识别的消息print("已识别英语文本并保存到:", output_txt_path)# 替换为你的图像文件路径和想要保存的 .txt 文件路径
image_path = '英语.jpg'
output_txt_path = '英语识别结果.txt'# 调用函数进行 OCR 识别并保存结果
ocr_english_text(image_path, output_txt_path)
语言包下载失败
当上面已经是安装好了,但是可能会有人遇见这种情况,这就语言包下载失败,就需要我们单独去下载语言包了。
语言包地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
如图下载图片上面这两个语言包就可以了(点进去里面有下载)
要获取适用于Tesseract 3.04或3.05的语言数据文件,请从3.04分支获取。
更多信息以及所有语言的完整列表,请参阅Tesseract维基百科。
下载好以后把这两个文件复制到你的Tesseract-OCR\tessdata这个文件夹就可以了。
二、ffmpeg
简介
FFmpeg全称为Fast Forward Moving Picture Experts Group,于2000年诞生,是一款免费,开源的音视频编解码工具及开发套件。它的功能强大,用途广泛,大量用于视频网站和商业软件(比如 Youtube 和 iTunes)。
官网链接;https://www.ffmpeg.org/download.html#build-windows
官网界面,根据自己的系统,下载相应的版本下载,
选择一个下载,就第一个就可以7z格式的。
下载好以后,需要先解压,解压完后,
就需要添加环境变量了,就和上面差不多的流程,
唯一不一样的是路径要准确到bin文件
这样就不用每次都指定路径了这点和上面是一样的。
先win加r键,这个上面都有了,按照上面的来就可以了
唯一和上面不一样的是这个要准确到bin文件
路径应该是这个样子的才可以
D:\ffmpeg-5.0.1-essentials_build\ffmpeg-5.0.1-essentials_build\bin
之后就和上面都一样了,确定、确定、确定。
验证是否安装成功
打开命令提示符cmd窗口
输入命令ffmpeg -version
如果你看到打印出 FFmpeg 版本,则表示 FFmpeg 安装成功。
示例
提取视频中的音频
from moviepy.editor import VideoFileClip# 视频文件路径
video_file_path = '大棋局.mp4' # 替换为你的MP4视频文件路径# 创建一个VideoFileClip对象
video = VideoFileClip(video_file_path)# 从视频中提取音频
audio = video.audio# 设置输出音频文件路径和格式
output_audio_file_path = 'output_audio.mp3' # 你可以根据需要更改输出文件名和格式# 写入音频文件
audio.write_audiofile(output_audio_file_path)# 释放资源
video.close()
audio.close()