Zdarma Python API pro integraci funkcí OCR a extrahování textu
Open Source Python OCR API pro přesné a rychlé rozpoznávání textu z obrázků a dokumentů. Čtěte text přirozené scény i hustý text v dokumentu pomocí knihovny Python.
Technologie optického rozpoznávání znaků (OCR) existuje již nějakou dobu a používá se v různých průmyslových odvětvích k automatizaci úloh vkládání dat a zpracování dokumentů. EasyOCR je open-source OCR (Optical Character Recognition) engine, který je rychlý, přesný a snadno použitelný. Poskytuje vývojářům snadno použitelné rozhraní pro integraci OCR do svých aplikací. S knihovnou EasyOCR mohou vývojáři softwaru extrahovat text z obrázků a naskenovaných dokumentů během několika sekund, což z ní činí ideální nástroj pro správu dokumentů, extrakci dat a automatizaci.
EasyOCR je napsáno v Pythonu a podporuje více než 80 jazyků, což z něj činí výkonný nástroj pro firmy působící ve vícejazyčných prostředích. Součástí knihovny je několik důležitých funkcí, jako je přesná extrakce textu, podpora více jazyků, jednoduchá integrace se stávajícími aplikacemi, přizpůsobení enginu OCR tak, aby vyhovoval vašim specifickým potřebám, nákladově efektivní řešení, extrahování textu z naskenovaných dokumentů, příjem a ukládání extrahovaný text a mnoho dalších. API je cloudové řešení, které nevyžaduje žádnou instalaci hardwaru ani softwaru, což z něj činí nákladově efektivní řešení pro podniky všech velikostí.
Rozhraní EasyOCR API využívá algoritmy hlubokého učení k dosažení vysoké míry přesnosti a dokáže rychle zpracovat velké objemy dat. Jde o flexibilní a škálovatelné řešení, které lze integrovat do stávajících pracovních postupů pomocí jednoduchého RESTful API. EasyOCR API je výkonné řešení OCR, které může firmám všech velikostí pomoci automatizovat procesy zadávání dat, zlepšit přesnost a snížit náklady. Díky podpoře více jazyků je to ideální nástroj pro správu dokumentů, extrakci dat a automatizaci. Pokud hledáte OCR engine pro integraci do vaší aplikace, vyzkoušejte EasyOCR.
Začínáme s EasyOCR
Doporučený způsob instalace EasyOCR je pomocí pip. Pro bezproblémovou instalaci použijte prosím následující příkaz.
Nainstalujte EasyOCR přes pip
pip install easyocr Můžete jej také nainstalovat ručně; stáhněte si soubory nejnovější verze přímo z úložiště GitHub.
Čtení textu a extrakce z obrázku přes Python API
Open source EasyOCR API využívá algoritmy hlubokého učení k načítání, rozpoznávání a extrahování textu z obrázků a souborů PDF v aplikacích Python. EasyOCR umí číst více jazyků současně, ale musí být vzájemně kompatibilní. Jazyky, které spolu sdílejí většinu znaků (např. latinka), jsou kompatibilní. Rozhraní API umožňuje čtení a extrahování textu z obrázků, včetně toho, jak obrázky předzpracovat a upravit parametry enginu OCR pro zvýšení přesnosti. Následující příklad ukazuje, jak snadno číst a extrahovat text z obrázků a automatizovat úlohy zadávání dat.
Čtení a extrahování textu z obrázků prostřednictvím rozhraní Python API
import easyocr
reader = easyocr.Reader(['en']) # Set the language of the OCR engine
# Load the image and preprocess it
from PIL import Image
import cv2
image = Image.open('text_image.png')
image = image.convert('L') # Convert the image to grayscale
image = cv2.imread('text_image.png')
# Use the OCR engine to extract text from the image.
result = reader.readtext(image, detail=0)
Rozpoznávání znaků z textových polí prostřednictvím rozhraní Python API
Rozpoznávání znaků z textových polí je běžným případem použití strojů OCR. Open source EasyOCR API poskytuje výkonné a uživatelsky přívětivé řešení pro tento případ použití. Pomáhá vývojářům softwaru snadno rozpoznat znaky z textových polí a jak předzpracovat obrázky a upravit parametry OCR enginu pro zvýšení přesnosti. Textová pole mohou mít různé tvary, velikosti a orientace, což může ovlivnit přesnost OCR modulu. Použití některých kroků předběžného zpracování tedy může zlepšit přesnost enginu OCR, jako je Zkosit obraz, Použít binarizaci a Použít redukci šumu.
Jak rozpoznat znaky z textových polí přes Python API?
import easyocr
reader = easyocr.Reader(['en']) # Set the language of the OCR engine
# Load the image and preprocess it
from PIL import Image
import cv2
image = Image.open('text_box.png')
image = image.convert('L') # Convert the image to grayscale
image = cv2.imread('text_box.png')
# OCR engine to recognize the characters in the text box
result = reader.readtext(image, detail=0)
# The result is a list of strings, where each string represents a recognized character in the text box.
