Python提取图片中的训练精度和损失值 - 使用PIL和OCR

要提取'E:\2023.09.22实验\cnn-gmlp\gmlp\epoch0-49(最高94.8)\49精-损.png'图片中的train的accuracy和loss值，可以使用Python中的图像处理库和OCR库来实现。下面是一种可能的实现方法：

1. 使用Python的PIL库（Pillow）加载图片：

from PIL import Image

image_path = r'E:\2023.09.22实验\cnn-gmlp\gmlp\epoch0-49(最高94.8)\49精-损.png'
image = Image.open(image_path)

2. 使用PIL库的crop函数裁剪出accuracy和loss值所在的区域。根据图片的具体情况，你需要确定裁剪的位置和大小。

accuracy_box = (x1, y1, x2, y2)  # 根据具体情况填写坐标
accuracy_image = image.crop(accuracy_box)

loss_box = (x3, y3, x4, y4)  # 根据具体情况填写坐标
loss_image = image.crop(loss_box)

3. 使用OCR库来提取裁剪后的图片中的文本信息。这里可以使用Python的pytesseract库，但你需要先安装Tesseract OCR引擎。

import pytesseract

accuracy_text = pytesseract.image_to_string(accuracy_image)
loss_text = pytesseract.image_to_string(loss_image)

print('Accuracy:', accuracy_text)
print('Loss:', loss_text)

请注意，由于图片的质量、字体、大小等因素的影响，OCR的准确性可能会有所下降。你可能需要根据具体情况进行调整和优化。