EasyOCR的使用

001-OCR光学文字识别

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一、OCR简介

OCR(Optical Character Recognition，光学文字识别)是指电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。

各种场景都有OCR的身影，我们可以在任何地方使用到OCR。Python中常见的OCR有EasyOCR、PaddleOCR等，接下来我们以EasyOCR为例，演示其如何使用。

二、EasyOCR使用

EasyOCR是一个免费开源的OCR模块，其有自己的一系列的训练好的模型，借助这些模型，我们就可以识别各种场景下的文字。

Github链接：https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

EasyOCR官网：https://www.jaided.ai/easyocr/

首先我们先来安装OCR：

Windows：pip install easyocr;Mac/Linux：pip3 install easyocr

安装完成以后

我们直接写代码即可

1.导入easyocr模块

import easyocr

2.实例化Reader类

Reader类中有几个参数我们需要手动修改

lang_list：告诉它我们要识别的语言，以列表的形式传参，可以一次传递多种语言，但并非所有语言都可以一起使用，截止到2022年12月19日，已经支持80+种语言。这是目前支持的语言的链接：https://www.jaided.ai/easyocr/。我们这里写的ch_sim是简体中文，en是英文。

gpu：会让你选择使用cpu驱动还是gpu驱动，使用gpu驱动识别速度会更快一些，但是所要配置的环境也更复杂，如果有兴趣，可以自行研究一下，这里我们就使用cpu，将gpu改为False。

download_enabled：easyocr第一次运行时会先在线下载模型数据，但是鉴于网络不好，大部分人下载时都会发生错误，所以将download_enabled改为False，我们手动去下载模型数据。

model_storage_directory：这个参数是指定模型数据的引用路径，默认情况下在Windows系统中存放在C:\Users\用户名\.EasyOCR\model中，在Mac/Linux系统中存放在～/.EasyOCR/model中，我们可以通过修改model_storage_directory参数自行指定模型数据的路径，我这里就直接指定相对路径为./model。

注意：

除此之外还有很多其他参数，详情请见源码。

reader = easyocr.Reader(
lang_list=['ch_sim', 'en'],
gpu=False,
download_enabled=False,
model_storage_directory='./model'
)

1.调用readtext方法

实例化Reader类以后，调用readtext方法读取图片。

readtext方法中有一个参数叫做image，把图片传给它即可。image参数可以接收图片路径、图片的numpy数组或者图片的字节流对象。一般情况下我们直接传递图片路径即可，除非有要求要针对图片做一些特殊处理。

result = reader.readtext(image='图片')
print(result)

三、模型下载

刚刚我们说将download_enabled参数改为False，要去手动下载模型数据，这是模型数据下载地址：https://www.jaided.ai/easyocr/modelhub/。

ocr1

下载图中框选中的三个即可，下载下来为zip压缩包，一定要解压缩，我们需要的是其中的后缀名为pth的文件，并将其移动到我们自己创建的**model**文件夹中。因为我们要做文字识别就一定要有CRAFT，我们识别的大部分为简体中文和英文，所以下载zh_sim_g2和english_g2。当然，如果你要识别其他语言，请再次找其他语言的模型数据。

四、图片

在此提供几张图片，供大家测试。

OCR2

按照官方的说法，准确率在90%以上，但是碰到识别不出来或者识别错误的概率还是蛮大的。

ocr3

本文名称：EasyOCR的使用
转载来于：http://lszwz.com/article/dgpjpce.html

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