EASYOCR：一款简单而准确的Python光学字符识别库

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OCR代表光学字符识别，指的是用于将扫描的图像、PDF或其他文档转换为可编辑和可搜索的文本文件的技术。通过OCR，从文档中捕捉字符和文本，将其转换为数字格式，然后转换为可编辑的文档，如可以编辑、搜索和共享的文字处理文件。

OCR的工作原理：

OCR过程始于将文档扫描成数字图像。一旦文档数字化，OCR软件会分析图像并识别每个字符或符号，如字母、数字和标点符号。这个过程是通过机器学习算法和模式识别技术来实现的。

一旦字符被识别，OCR软件使用各种算法将图像转换为文本。这个过程涉及识别文本的结构以及与页面上其他元素（如行、段落和列）的关系。

生成的文本文件然后经过清理，去除任何残留的不准确和格式问题，最终得到的是原始文档的准确、可编辑和可搜索的表示。

在这里，我们将使用一个名为EasyOCR的Python库，它提供了一个简单而准确的解决方案，用于从图像中识别文本。它构建在著名的OCR引擎Tesseract和Kraken之上，并为OCR任务提供了高级别的API。通过EasyOCR，你可以用几行代码从图像中提取文本，这使它成为那些希望快速轻松开始使用OCR的人的理想选择。

EasyOCR的主要优势之一是其准确性。它使用先进的OCR引擎以高准确度识别文本，并在广泛的真实世界图像上进行了测试。此外，EasyOCR支持多种语言，包括英语、西班牙语、德语、法语等等，使其成为各种应用的多功能工具。

我们将使用Google Colab演示EASYOCR库的使用。运行第一个包含以下代码的单元格：

pip install easyocr

这将安装库和所有其他必需的组件：

运行第二个包含以下代码的单元格：

!npx degit JaidedAI/EasyOCR/examples -f

上述代码获取我们用于测试安装的示例图像。

以下代码列出了我们已下载用于测试安装的所有文件。

list them!ls -l

在一个新的单元格中运行以下代码，这将创建一个reader对象，用于执行光学字符识别。


import easyocrreader = easyocr.Reader(['th','en'])

将reader函数传递给它：

以下代码接受图像URL并输出检测到的文本及其边界：

bounds = reader.readtext('english.png')

我们可以看到检测到的文本，以下是输入图像及其输出：

[([[231, 32], [674, 32], [674, 64], [231, 64]],  'reduce your risk of coronavirus infection:',  0.5894071496633547), ([[326, 98], [598, 98], [598, 124], [326, 124]],  ' clean hands with soap and water',  0.7988865737854121), ([[328, 124], [542, 124], [542, 148], [328, 148]],  'or alcohol based hand rub',  0.7621980847128819), ([[246, 169], [595, 169], [595, 196], [246, 196]],  ' cover nose and mouth when coughing and',  0.8521979877343081), ([[245, 194], [546, 194], [546, 222], [245, 222]],  ' sneezing with tissue or flexed elbow',  0.6378814357959204), ([[320, 240], [624, 240], [624, 266], [320, 266]],  ' avoid close contact with anyone with',  0.5482533550201348), ([[318, 266], [528, 266], [528, 292], [318, 292]],  ' cold or flu like symptoms',  0.47991910573600205), ([[248, 322], [510, 322], [510, 348], [248, 348]],  'thoroughly cook meat and eggs',  0.5092207103620182), ([[332, 370], [640, 370], [640, 396], [332, 396]],  ' no unprotected contact with live wild',  0.5229541950054118),


    
 ([[334, 396], [464, 396], [464, 420], [334, 420]],  'or farm animals',  0.5031101512400155), ([[595, 427], [683, 427], [683, 447], [595, 447]],  'world health',  0.9955542471370129), ([[595, 445], [685, 445], [685, 463], [595, 463]],  ' organization',  0.7367930498732257)]

以下是一些图像的更多示例：

另一个例子：

另一个例子，使用印地语：

另一个例子，使用法语：

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