在Python中，读取图片中的数字通常需要结合图像处理和光学字符识别(OCR)技术。以下是完整的解决方案，分为两个阶段：图像预处理和OCR识别。Python可通过Tesseract OCR读取图片中的数字，跟着小编一起学习下python怎么读取图片中的数字。
python怎么读取图片中的数字?
方法一：使用Tesseract OCR
1. 安装依赖库
bashpip install pillow pytesseract opencv-python
Pillow：处理图像，如调整大小、灰度化。
pytesseract：Tesseract OCR的Python封装。
OpenCV：可选，用于高级图像处理。
2. 代码实现
pythonfrom PIL import Imageimport pytesseractimport cv2import numpy as np# 1. 读取图片image_path = "number_image.png"image = cv2.imread(image_path)# 2. 图像预处理(可选)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图_, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 二值化(根据图片调整阈值)# 3. 保存临时文件并识别temp_path = "temp.png"cv2.imwrite(temp_path, binary)text = pytesseract.image_to_string(temp_path, config='--psm 6 digits') # 仅识别数字print("识别结果:", text.strip())
关键参数说明：
--psm 6：假设图片为单一数字块。
digits：限制识别为数字。
方法二：使用EasyOCR(支持多语言)
1. 安装EasyOCR
bashpip install easyocr
2. 代码示例
pythonimport easyocrreader = easyocr.Reader(['en']) # 加载英文模型(包含数字)result = reader.readtext("number_image.png", detail=0, paragraph=False)# 合并识别结果(EasyOCR返回列表)numbers = ''.join([word for word in result if word.isdigit()])print("识别结果:", numbers)
常见问题解决
识别不准确：
调整图像预处理，如二值化阈值、去噪。
指定ROI区域，如用OpenCV裁剪数字部分。
训练自定义Tesseract模型。
中文数字识别：
Tesseract需添加中文训练数据。
EasyOCR直接使用reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])。
依赖安装问题：
Tesseract需单独安装。
Windows用户需将Tesseract路径加入系统环境变量。
总结
简单场景：Tesseract + 预处理足够。
复杂场景：EasyOCR或结合深度学习。
关键步骤：图像预处理 → 选择OCR工具 → 过滤非数字结果。
通过调整参数和预处理流程，可显著提升数字识别准确率。
在Python中读取图片中的数字通常涉及到图像处理和光学字符识别技术。这里我将介绍几种常用的方法来识别图片中的数字。裁剪数字区域、调整阈值或尝试其他OCR库，复杂场景可能需要深度学习模型。
