python easyOCR爬取微信的运动步数排名

最近突然想到一个需求，我们可以将微信运动提取出来，比如一个月时间内的，好友的排名并画图，推出一个类似的功能动态生成会不会有市场呢，哈哈，程序员YY下。
首先想到的就是先将微信运动的界面截图，然后通过OCR将里面的微信名和步数都提取出来。微信运动的截图如下(老是提示截图上传失败，哈哈，放弃了)

                reader = easyocr.Reader(['ch_sim'])
                result = reader.readtext(image=imgFile, detail=det)

为了提高准确率，紧接着，需要对原图做一定的修饰
这里采用的是先截图，将原图中的名字和步数的那一块区域截取出来，其他如人像，点赞数等统统都去除，去除干扰；截图完成后，将图片处理成灰度图，截图也非常简单，使用PIL库截图即可

        region = img.crop((cutX, 0, cutX+width, imgSize[1])) #截图
        region_gray = region.convert("L") #转换成灰度图

那么，问题又来了，该怎么样才能知道截图的box呢，也就是截图的区域，这里，我简单使用最大概率算法，得到名字出现的横坐标最大概率的位置和步数横坐标最大概率的位置，核心代码如下，怎么确定是不是名字，逻辑是名字后面会紧跟着步数，所以看确定下步数的位置，以及判断下步数前面是不是名字，简单记录并做统计，核心代码如下

		#匹配名字和步数的正则
        nameFiltP = re.compile("[^\u4e00-\u9fa5]*([\u4e00-\u9fa5]{2,4})") #匹配长度为2-4的汉字
        stepNumFilt = re.compile("[^\d]*(\d{3,6})") 
        #从OCR结果中，记录名字和步数的位置
            for jj in range(len(ocrResult_1st)):
                if stepNumFilt.match(ocrResult_1st[jj][1]):
                    if jj:
                        if nameFiltP.match(ocrResult_1st[jj-1][1]):
                            # print(type(ocrResult_1st[jj][0][0][0]))
                            # x = ocrResult_1st[jj][0][0][0].item()
                            # print(type(x))
                            nameList.append(ocrResult_1st[jj-1][0][0][0].item()) # 从numpy.int32转成int,方便后续处理
                            stepList.append(ocrResult_1st[jj][0][1][0].item())
      #得到最大概率值的位置，        
      	width = min(imgSize[0]-cutX,maxWidthX-cutX+5)
        region = img.crop((cutX, 0, cutX+width, imgSize[1])) #截图
        region_gray = region.convert("L") #转换成灰度图
        imgName = os.path.splitext(imgFile)并截图与转化为灰度图
      

最后，将得到的结果记录成csv即可
哈哈，有用的话点个赞呗