场景故事

作为HR，我曾用数小时手动录入员工简历信息，直到发现传统OCR工具不仅识别率低还容易出错，导致信息录入效率低下。于是，我用Python实现了基于Tesseract的图像文字识别自动化，现可将识别时间缩短至几分钟，信息录入准确率大幅提升。

代码核心价值解析

核心代码解析

以下代码是基于Python和Tesseract实现的图像文字识别脚本的核心部分，它可以帮助用户快速从图像中提取文字，并将结果保存到文件中。

import cv2
import pytesseract

tesseract_path = r"D:\Saransh\Softwares\Tesseract-OCR\tesseract.exe"
image_path = "test.png"
file_path = "output.txt"

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = tesseract_path

img = cv2.imread(image_path)

# extracting the text by using LSTM
text = pytesseract.image_to_string(img, config="-l eng --oem 1")
text = text.replace("-\n", "").replace("\n", " ")

# writing the text
file = open(file_path, "w")
file.write(text)
file.close()

# adding boxes around the words
boxes = pytesseract.image_to_data(img)
for z, box in enumerate(boxes.splitlines()):
    if z != 0:
        box = box.split()

        # if the data has a word
        if len(box) == 12:

            x, y = int(box[6]), int(box[7])
            h, w = int(box[8]), int(box[9])

            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + h, y + w), (0, 0, 255), 1)

cv2.imwrite("OCRed.png", img)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先设置了Tesseract的路径和要处理的图像路径，然后使用pytesseract库从图像中提取文字，并将结果保存到文件中。最后，它在图像上绘制边界框以标记识别的单词。

代码执行流程图

核心代码价值分析

def 价值分析(脚本):
    return f"""
✅ **三维价值评估**  
- 时间收益：数小时/次 → 年省数千小时  
- 误差消除：避免手动录入错误导致的信息不准确  
- 扩展潜力：改造为其他图像处理工具仅需少量修改  

✅ **HR专业视角**  
"该脚本实质是信息录入自动化的技术映射，如：  
- 图像文字识别 ≈ 员工信息快速录入  
- 文字清理 ≈ 数据清洗与整理  
- 边界框绘制 ≈ 信息可视化"
"""

关键技术解剖台

图像文字识别的跨界解读

▍HR眼中的技术价值

对应人力资源管理中的信息录入自动化，解决手动录入效率低下问题

▍工程师的实现逻辑

text = pytesseract.image_to_string(img, config="-l eng --oem 1")

技术三棱镜

• 原理类比：多线程≈跨部门协作
• 参数黑盒：config参数相当于员工权限卡
• 避坑指南：路径错误如同员工权限设置不当导致的管理失误

▍复杂度可视化

扩展应用场景

场景迁移实验室

案例1：图像文字识别→财务报表解析改造指南

# 关键参数替换公式
image_path = "financial_report.png"
file_path = "financial_report_output.txt"

▶️ 改造收益：解决财务报表手动解析问题

案例2：图像文字识别+供应链文档处理跨界融合

# 组合技实现方案 
def process_supply_chain_documents(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    text = pytesseract.image_to_string(img, config="-l eng --oem 1")
    return text

▶️ 创新价值：创造供应链文档自动化处理新方案

总结

本文介绍了一个基于Python和Tesseract实现的图像文字识别脚本，它可以帮助用户快速从图像中提取文字，并将结果保存到文件中。该脚本具有时间效率高、误差消除能力强、扩展潜力大等特点。从HR专业视角来看，它类似于信息录入自动化的技术映射，可用于员工信息快速录入、数据清洗与整理等场景。希望本文能帮助大家更好地理解和应用图像文字识别技术。

源码获取

完整代码已开源，包含详细的注释文档：
🔗 [GitCode仓库] https://gitcode.com/laonong-1024/python-automation-scripts
📥 [备用下载] https://pan.quark.cn/s/654cf649e5a6 ，提取码：f5VG