EasyOCR 一个好用的图片识别开源项目使用详解

顶层架构领域 · 公众号 · · 2024-08-17 22:59

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EasyOCR 是一个开源的 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具，它允许用户从图像中提取文本信息。作为一个 Python 库，EasyOCR 提供了简单易用的 API，支持多种语言，包括但不限于中文、英文、日文等，并且能够识别印刷体和手写体的文字。

本文将详细介绍EasyOCR 的安装、使用方法和一些高级特性，帮助用户更好地理解和运用这一工具。

仓库地址： https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

测试效果demo： https://www.jaided.ai/easyocr/

一、EasyOCR 深度学习算法过程

检测部分使用CRAFT算法，识别模型为CRNN，由3个组件组成：特征提取Resnet、序列标记LSTM、解码CTC。

处理过程：

图片--预处理（去噪、色彩饱和度、尖锐处理等）--文字检测（CRAFT）--中间处理（倾斜处理等）---文字识别---后续处理---输出结果

二、技术特点

EasyOCR 采用了深度学习技术，结合多种预训练模型，实现了高精度的文字识别。它的技术特点主要体现在以下几个方面：

多语言支持：EasyOCR 支持包括中文在内的多种语言的文字识别，满足了不同国家和地区用户的需求。

高精度：通过深度学习技术的应用，EasyOCR 的识别准确率可以达到 90% 以上，能够识别各种字体、字号和印刷质量的文本。

丰富的 API 接口：EasyOCR 提供了简单易用的 API，便于开发者将 OCR 功能集成到其他应用程序中。

文字方向检测与文本区域检测：除了基本的文字识别功能外，EasyOCR 还能检测文字的方向和文本区域，进一步提高了识别的准确性和效率。

可配置性：用户可以根据具体需求调整识别模型、识别器、图像大小等参数，以达到最佳的识别效果。

三、实际应用场景

EasyOCR 适用于多种需要从图像中提取文本的场景， 例如：文档数字化、名片信息提取、车牌识别、街道标识识别、产品包装信息提取以及手写文字识别等。 此外，EasyOCR 还可以结合翻译 API 进行实时翻译，应用于图像翻译过程中，提取图像中的文字后进行翻译。

四、安装与配置

安装

EasyOCR 可以通过 Python 的包管理器 pip 进行安装。安装命令如下：

pip install easyocr

若要使用最新版本的代码，可以从 GitHub 上克隆仓库并安装：

pip install git+https://github.com/JaidedAI/EasyOCR.git

安装时可能会需要网络连接，因为 EasyOCR 会在安装过程中下载预训练的模型文件。

配置

EasyOCR 的深度学习算法依赖于 pytorch，图形处理部分会用到 opencv、Pillow 等库

EasyOCR 一个好用的图片识别开源项目使用详解

正文

一、EasyOCR 深度学习算法过程

二、技术特点

三、实际应用场景

四、安装与配置

配置

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