### Python 图像识别与保存 为了实现图像识别并将处理后的图片保存到指定文件夹，可以结合 `pytesseract` 和 `opencv-python` 库来完成这一过程。下面是一个完整的例子，该程序读取一张图片，对其进行文字识别，并将原图以及标注了识别结果的新图一起保存。 #### 文字识别并保存原始及标记过的图像 ```python import cv2 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import numpy as np import pytesseract def draw_text_on_image(image_path, output_folder, detected_text): """在给定的图片上绘制检测到的文字""" img_cv = cv2.imread(image_path) h, w, _ = img_cv.shape # 创建可绘图对象 pil_img = Image.open(image_path).convert('RGB') draw = ImageDraw.Draw(pil_img) font_size = int(min(h,w)/20) or 10 try: fnt = ImageFont.truetype("arial.ttf", size=font_size) except IOError: fnt = None offset_y = 0 for line in detected_text.split('\n'): draw.text((10,offset_y),line,(255,0,0),font=fnt) offset_y += font_size + 5 if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) marked_output_file = os.path.join(output_folder,'marked_' + os.path.basename(image_path)) original_output_file = os.path.join(output_folder,'original_' + os.path.basename(image_path)) pil_img.save(marked_output_file) cv2.imwrite(original_output_file,img_cv) def recognize_and_save(image_path, output_folder='./output_images'): """ 执行OCR操作，获取文本内容， 并调用函数draw_text_on_image() 将其画在对应的输入图片副本之上, 同时也保留一份未修改版本. """ recognized_text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path), lang='eng') print(f"Recognized Text:\n{recognized_text}") draw_text_on_image(image_path, output_folder, recognized_text) if __name__ == "__main__": input_image = '/path/to/input/image.jpg' target_directory = './processed_images' recognize_and_save(input_image, target_directory) ``` 此代码片段展示了如何利用 `pytesseract` 进行 OCR 处理，并通过 Pillow (PIL Fork) 来加载和编辑图像，在其中添加所识别出来的文本信息[^2]。同时，这段代码也会确保目标存储位置存在；如果不存在的话就会自动创建它[^1]。