Python:文本识别抛弃pytesser，直接使用Tesser
Update
本文最初写于2015年5月，最近Tesseract推出了3.05版，加入了一些新的特性；且原文存在一些纰漏，现重新编写。
PyTesser
PyTesser在Python Package Index中的版本仍为最初的2007年的0.0.1版，怀疑是不是已经不再维护。PyTesser似乎仅仅是在Tesseract的可执行程序tesseract.exe基础上写了一个面向Python的接口，就是通过shell执行tesseract命令获取返回值。
对于Tesseract这种C++编写的库采用可执行文件方式通过shell来建立库和Python的通信似乎无可厚非，但PyTesser在这里就犯了几个致命的错误：
直接集成tesseract.exe，导致x64不兼容，Linux不兼容等问题；
Tesseract版本过老且不可手动替换文件升级，其Tesseract版本为2007年之前版本；
PyTesser提供的接口代码效率不高（当时Tesseract支持度不高的原因）。
总的来说，除非PyTesser作出升级，否则PyTesser是基本没有价值的，不推荐使用。
关于Tesseract
Tesseract是一个流行的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库，通俗来说就是文本识别。Tesseract最初由HP（就是惠普啦）在1985年开始研发，后面貌似就没啥太重大的进展了；直到2005年HP将Tesseract开源，2006年开始交给Google维护。
Tesseract在进入3.0版本后各方面功能都有了长足的发展，尤其是3.02.02版本开始提供C-API，使得通过动态链接库与其他编程语言混合开发成为了可能。
直接使用Tesseract
这里介绍两种方法，一种是类似PyTesser的通过shell与tesseract通信完成识别过程；另一种是通过动态链接库（Windows下即DLL）实现。
shell
tesseract命令的格式为
Bash
tesseract imagename outputbase[-l lang][-psm pagesegmode][configfile...]
其中imagename为输入图片路径，outputbase为输出文本文件路径，此文本文件内容为图片文本识别结果。
所以通过shell实现的简单步骤就是
在Python中通过shell接口执行tesseract命令，指定输入和输出路径
读取输出文本文件内容
返回识别结果
安装Tesseract
首先安装Tesseract，参考官方wiki。Linux下直接通过包管理器安装（如apt-get install tesseract）；Windows下3.02之后版本不提供安装包，但有一个3.05版的非官方安装包，点击这里直接下载，安装时记得展开“Registry settings”选项，在“Add to Path”前打钩。
安装完成后在shell中输入
Bash
tesseract -v
即可看到如下信息：
tesseract 3.05.00dev
leptonica-1.73
libgif 4.1.6(?) : libjpeg 8d (libjpeg-turbo 1.4.2) : libpng 1.6.20 : libtiff 4.0.6 : zlib 1.2.8 : libwebp 0.4.3 : libopenjp2 2.1.0
注意：安装得到的Tesseract自带英文语言包，本文仅演示英文效果；如需中文请自行下载中文语言包，并修改相关命令。
封装
现在将Tesseract封装为一个Python函数。
Python
importos
importsubprocess
defimage_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=''
withopen(img+'.txt','r')asf:
text=f.read().strip()
ifcleanup:
os.remove(img+'.txt')
returntext
这里解决了之前代码使用os.popen()不等待返回的bug，subprocess.check_output()会等待tesseract命令运行完成再返回。
运行
Python
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
上述3中调用方式得到相同的结果。
DLL
通过动态链接库相对与shell方式有几个优点：
无需安装Tesseract（一般由自身自带DLL文件）
无需生成文本文件再读取，直接调用方法返回识别得到的字符串
更丰富的API支持
DLL方法即通过加载DLL文件，直接利用Tesseract C-API，在Python中调用此API完成识别。
DLL文件
DLL文件通常需要编译得到，编译Tesseract参考官方wiki。Linux下得到libtesseract.so，Windows下得到libtesseract.dll。
Windows下编译得到DLL文件也可以参考我的这篇文章：Tesseract 3.05及之后版本编译生成动态链接库DLL。
封装和运行
对加载DLL和调用API作封装。
x86
Python
importctypes
DLL_PATH='C:/tesseract/build/bin/Release/tesseract305.dll'
TESSDATA_PREFIX=b'./tessdata'
lang=b'eng'
tesseract=ctypes.cdll.LoadLibrary(DLL_PATH)
api=tesseract.TessBaseAPICreate()
rc=tesseract.TessBaseAPIInit3(api,TESSDATA_PREFIX,lang)
ifrc:
tesseract.TessBaseAPIDelete(api)
print('Could not initialize tesseract.\n')
exit(3)
deffrom_file(path):
tesseract.TessBaseAPIProcessPages(api,path,None,0,None)
text_out=tesseract.TessBaseAPIGetUTF8Text(api)
returnctypes.string_at(text_out)
if__name__=='__main__':
image_file_path=b'./phototest.tif'
result=from_file(image_file_path)
print(result)
x64
Python
importctypes
DLL_PATH='C:/tesseract/build/bin/Release/tesseract305.dll'
TESSDATA_PREFIX=b'./tessdata'
lang=b'eng'
tesseract=ctypes.cdll.LoadLibrary(DLL_PATH)
tesseract.TessBaseAPICreate.restype=ctypes.c_uint64
api=tesseract.TessBaseAPICreate()
rc=tesseract.TessBaseAPIInit3(ctypes.c_uint64(api),TESSDATA_PREFIX,lang)
ifrc:
tesseract.TessBaseAPIDelete(ctypes.c_uint64(api))
print('Could not initialize tesseract.\n')
exit(3)
deffrom_file(path):
tesseract.TessBaseAPIProcessPages(
ctypes.c_uint64(api),path,None,0,None)
tesseract.TessBaseAPIGetUTF8Text.restype=ctypes.c_uint64
text_out=tesseract.TessBaseAPIGetUTF8Text(ctypes.c_uint64(api))
returnctypes.string_at(text_out)
if__name__=='__main__':
image_file_path=b'./phototest.tif'
result=from_file(image_file_path)
print(result)
关于对x86和x64进行区分的原因，参见我的另一篇文章Python x64下ctypes动态链接库出现access violation的原因分析。
关于更多的API调用方法，还请自行寻找。
小结
对比来说，shell方法和DLL方法各有优劣，但总的来说DLL方法更胜一筹，由于少了一次磁盘写入和读取，在性能上也更优。不管怎样，PyTesser实在是没有继续用下去的意义了。
在介绍DLL方法的时候本来想介绍直接向API传入图片数据（不读取文件）进行识别的，但折腾PIL库没有成功，不过网上倒有通过opencv成功的例子，但opencv太过重量级这里就不介绍了，感兴趣的话可以看参考链接。
参考
tesseract-ocr/tesseract: Tesseract Open Source OCR Engine (main repository)
PyTesser Home Page
python - How to recognize data not filename using ctypes and tesseract 3.0.2? - Stack Overflow
opencv - Using C API of tesseract 3.02 with ctypes and cv2 in python - Stack Overflow
