import ddddocr
from PIL import ImageGrab
vcode_ocr = ddddocr.DdddOcr()
img_vcode = ImageGrab.grab((20, 60, 100, 100), all_screens=True)
v = vcode_ocr.classification(img_vcode)
print(v)
输出
96BA
用法示例二,识别目录中全部图片:
import ddddocr
from pathlib import Path
vcode_ocr = ddddocr.DdddOcr()
for filename in Path('z:\\t').glob(r'**/*'):
if not filename.suffix.lower() in ('.png','.jpg'):
continue
v = vcode_ocr.classification(filename)
print(f'{v}\t{str(filename)}')
classification()函数的图片参数新增两种类型:Image.Image 及 pathlib.Path 方便直接识别屏幕截图,直接内存传输图片以避免磁盘操作。 以及简化磁盘图片的识别加载过程。
用法示例一,屏幕坐标抓图直接识别:
输出
用法示例二,识别目录中全部图片:
输出
示例三,以前的单文件识别示例可简化为3行
输出
2a3ny