Python如何使用EasyOCR工具识别图像文本
目录
- 什么是 EasyOCR ?
- Q: 使用 EasyOCR 可以干什么?
- 安装 EasyOCR
- 使用 EasyOCR
- easyocr-server
- 安装步骤
- 验证安装
- 通过 docker 部署服务
什么是 EasyOCR ?
描述: EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的 python 模块, 它是一种通用的 OCR,既可以读取自然场景文本,也可以读取文档中的密集文本。目前支持 80 多种语言和所有流行的书写脚本,包括:拉丁文、中文、阿拉伯文、梵文、西里尔文等。
EasyOCR 是 PyTorch 实现的一个光学字符识别 (OCR) 工具。
Q: 使用 EasyOCR 可以干什么?
描述: EasyOCR 支持两种方式运行一种是常用的CPU,而另外一种是需要GPU支持并且需安装CUDA环境, 我们使用其可以进行图片中语言文字识别, 例如小程序里图片识别、车辆车牌识别(即车债管理系统)。
安装 EasyOCR
在命令窗口中,使用 pip 安装 EasyOCR 稳定版本。
pip install easyocr
使用 EasyOCR
import eajavascriptsyocr reader = easyocr.Reader( ['ch_sim', 'en'], gpu=False, model_storage_directory='model/.', user_network_directory='model/.', ) result = reader.readtext('examples/chinese.jpg')
执行上面的代码时,会自动通过网络下载检测与识别模型到指定目录下。
- ['ch_sim', 'en'],: 指定识别的语言
- gpu=False,: 设置是否使用GPU (EasyOCR在GPU上运行效率更高, 没有GPU或者GPU内存不足时设置False)
- model_storag开发者_Pythone_directory='model/.',: 检测与识别模型的存储路径 (没有设置时默认存储在~/.EasyOCR/model目录)
识别结果 result
是一个列表,列表中的每一项编程客栈都是一个长度为 3
的识别结果,例如 ([[189, 75], [469, 75], [469, 165], [189, 165]], '愚园路', 0.3754989504814148)
,它们分别是 边界框、检测到的文本 和 置信度 值。
easyocr-server
EasyOCR 服务器是一个用于从图像中提取文本。它是一种通用的 OCR,既可以读取自然场景文本,也可以读取文档中的密集文本。目前支持 80+ 种语言,并且还在扩展。
安装步骤
步骤 0. 从 github 下载 easyocr-server 并安装。
git clone https://github.com/hekaiyou/easyocr-server.git
步骤 1. 使用 PyPI 安装 easyocr、 bottle 和 gevent 模块。
cd easyocr-server pip install -r requirements.txt
验证安装
python maandroidin.py
- Browser: http:www.devze.com//localhost:8080/ocr/
- CMD:
curl http://localhost:8080/ocr/ -F "language=en" -F "img_file=@examples/english.png"
验证成功后,您应该能够在浏览器中看到打印的推理结果。
通过 Docker 部署服务
我们提供了一个 Dockerfile 来构建镜像。
docker build -t easyocr-server:latest .
运行它。
docker run -it -v {DATA_DIR}:/workspace/model -p 8083:8080 easyocr-server:latest
Language | Code Name |
---|---|
Abaza | abq |
Adyghe | ady |
Afrikaans | af |
Angika | ang |
Arabic | ar |
Assamese | as |
Avar | ava |
Azerbaijani | az |
Belarusian | be |
Bulgarian | bg |
Bihari | bh |
Bhojpuri | bho |
Bengali | bn |
Bosnian | bs |
Simplified Chinese | ch_sim |
Traditional Chinese | ch_tra |
Chechen | che |
Czech | cs |
Welsh | cy |
Danish | da |
Dargwa | dar |
German | de |
English | en |
Spanish | es |
Estonian | et |
Persian (Farsi) | fa |
French | fr |
Irish | ga |
Goan Konkani | gom |
Hindi | hi |
Croatian | hr |
Hungarian | hu |
Indonesian | id |
Ingush | inh |
Icelandic | is |
Italian | it |
Japanese | ja |
Kabardian | kbd |
Kannada | kn |
Korean | ko |
Kurdish | ku |
Latin | la |
Lak | lbe |
Lezghian | lez |
Ljsithuanian | lt |
Latvian | lv |
Magahi | mah |
Maithili | mai |
Maori | mi |
Mongolian | mn |
Marathi | mr |
Malay | ms |
Maltese | mt |
Nepali | ne |
Newari | new |
Dutch | nl |
Norwegian | no |
Occitan | oc |
Pali | pi |
Polish | pl |
Portuguese | pt |
Romanian | ro |
Russian | ru |
Serbian (cyrillic) | rs_cyrillic |
Serbian (latin) | rs_latin |
Nagpuri | sck |
Slovak | sk |
Slovenian | sl |
Albanian | sq |
Swedish | sv |
Swahili | sw |
Tamil | ta |
Tabassaran | tab |
Telugu | te |
Thai | th |
Tajik | tjk |
Tagalog | tl |
Turkish | tr |
Uyghur | ug |
Ukranian | uk |
Urdu | ur |
Uzbek | uz |
Vietnamese | vi |
上面 easyocr-server 项目的核心代码在 GitHub: easyocr-server/ocr.py 中,可以按实际需求修改。
到此这篇关于Python如何使用EasyOCR工具识别图像文本的文章就介绍到这了,更多相关Python EasyOCR识别图像文本内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!
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