Comment créer un convertisseur d’image en texte Python

# Convert to grayscalegray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Apply thresholding_, threshold_image = cv2.threshold(gray_image, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# Resize the image (optional, adjust size as needed)resized_image = cv2.resize(threshold_image, (800, 600))

Remarque : Nous avons utilisé la dimension de l’image 800×600. Vous pouvez les ajuster selon vos besoins.

Vient maintenant la partie la plus importante, à savoir extraire le texte des images. Pour cela, vous devez utiliser la bibliothèque Pytesseract. Tout d’abord, vous devrez transmettre l’image à Tesseract, puis obtenir le texte.

Vous trouverez ci-dessous le code dont vous aurez besoin pour l’extraction de texte.

Copier le code

# Extract text from the imageextracted_text = pytesseract.image_to_string(resized_image)

Cette ligne utilise pytesseract.image_to_string() pour extraire le texte de l’image et le stocker dans la variable extract_text.

Facile, non ?

5. Affichage et enregistrement du texte extrait

Une fois le texte extrait, l’étape suivante consiste à l’afficher à l’écran. Vous pouvez également l’enregistrer dans un fichier .txt.

Pour afficher le texte extrait, exécutez le code ci-dessous.

imprimer (texte_extrait)

Cela imprimera le texte extrait dans votre console.

Pour enregistrer le texte dans un fichier, exécutez ce code.

Copier le code

with open('extracted_text.txt', 'w') as file:    file.write(extracted_text)

Cela créera un nouveau fichier appelé extrait_text.txt et enregistrez tout le texte extrait à l’intérieur.

Vous avez créé avec succès votre propre convertisseur d’image en texte. Il ne vous reste plus qu’à modifier le chemin de l’image, à exécuter les mêmes commandes et à commencer à extraire le texte.

Améliorer le convertisseur

Maintenant que vous avez créé un simple convertisseur d’image en texte. Améliorons-le encore. Ci-dessous, nous vous présenterons quelques façons d’améliorer votre outil.

Ajout de la prise en charge de l’interface graphique

Travailler avec un outil en ligne de commande est un peu technique. Avoir une interface utilisateur graphique (GUI) peut faciliter le processus. Par exemple, regardez l’image ci-dessous.

C’est l’interface d’Image to Text Converter. Comme vous pouvez le constater, il est plus facile pour un utilisateur d’interagir avec l’outil. Ils peuvent extraire du texte en cliquant simplement sur des boutons. Il n’est pas nécessaire de taper des commandes.

Les bibliothèques aiment Tkinter et PyQt5 peut vous aider à créer une interface graphique. Voici un exemple simple d’utilisation Tkinter pour créer une interface graphique de base pour télécharger une image et afficher le texte extrait :

Tout d’abord, vous devez installer Tkinter (s’il n’est pas déjà installé) :

pip installer tk

Après avoir installé Tkinter, exécutez le code ci-dessous pour l’interface graphique.

Copier le code

import tkinter as tkfrom tkinter import filedialogfrom PIL import ImageTk, Imageimport pytesseractimport cv2
# Create the main windowroot = tk.Tk()root.title("Image-to-Text Converter")
# Function to browse and load an imagedef upload_image():    file_path = filedialog.askopenfilename(title="Select an Image", filetypes=[("Image files", "*.jpg;*.jpeg;*.png")])    if file_path:        img = cv2.imread(file_path)        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # Convert to grayscale        text = pytesseract.image_to_string(img)  # Extract text
        # Display the extracted text in a text box        text_box.delete(1.0, tk.END)        text_box.insert(tk.END, text)
# Create buttons and text area for GUIupload_btn = tk.Button(root, text="Upload Image", command=upload_image)upload_btn.pack(pady=10)
text_box = tk.Text(root, height=10, width=50)text_box.pack(pady=20)
# Run the Tkinter event looproot.mainloop()

Choses que vous devez savoir sur le code ci-dessus.

• Création d’une fenêtre simple (root) avec un bouton pour télécharger des images. L’image téléchargée est traitée et le texte extrait est affiché dans une zone de texte.
• Le filedialog.askopenfilename() permettra à l’utilisateur de sélectionner un fichier image dans son système.
• Après traitement, le texte extrait apparaîtra dans la zone de texte.

Traitement par lots

Vous pouvez également créer votre outil pour traiter plusieurs images en une seule fois. Pour cela, vous devez modifier votre script afin qu’il puisse gérer le traitement par lots.

Pour cela, vous devez exécuter le code que nous avons partagé ci-dessous.

Copier le code

import os
# Function to process all images in a folderdef process_images_in_folder(folder_path):    for filename in os.listdir(folder_path):        if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):            image_path = os.path.join(folder_path, filename)            img = cv2.imread(image_path)            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)            text = pytesseract.image_to_string(img)
            # Save the extracted text to a file            with open(f"{filename}_extracted.txt", 'w') as file:                file.write(text)
# Specify folder pathfolder_path="path/to/your/folder"
# Call the function to process images in the folderprocess_images_in_folder(folder_path)

Le code ci-dessus fera parcourir à votre script chaque fichier image. Il traitera chaque image, extraira le texte à l’aide de Tesseract et enregistrera ensuite le texte dans un fichier .txt distinct.

Points clés à retenir

Dans l’article de blog ci-dessus, nous avons partagé le processus complet de création d’un convertisseur d’image en texte à l’aide de Python. Essayez de les implémenter et commencez à créer votre propre outil de conversion d’image en texte. Tournez-vous vers l’expérimentation, l’apprentissage et la création de quelque chose d’extraordinaire.