Kostenlose Python-API zur Integration von OCR-Funktionen und zum Extrahieren von Text
Open-Source-Python-OCR-API für genaue und schnelle Texterkennung aus Bildern und Dokumenten. Lesen Sie mit der Python-Bibliothek sowohl natürlichen Szenentext als auch dichten Text im Dokument.
Die Technologie der optischen Zeichenerkennung (OCR) gibt es schon seit einiger Zeit und wird in verschiedenen Branchen zur Automatisierung von Dateneingabe- und Dokumentenverarbeitungsaufgaben eingesetzt. EasyOCR ist eine Open-Source-OCR-Engine (Optical Character Recognition), die schnell, genau und einfach zu verwenden ist. Es bietet Entwicklern eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Integration von OCR in ihre Anwendungen. Mit der EasyOCR-Bibliothek können Softwareentwickler in Sekundenschnelle Text aus Bildern und gescannten Dokumenten extrahieren, was sie zu einem idealen Werkzeug für die Dokumentenverwaltung, Datenextraktion und Automatisierung macht.
EasyOCR ist in Python geschrieben und unterstützt über 80 Sprachen, was es zu einem leistungsstarken Tool für Unternehmen macht, die in mehrsprachigen Umgebungen arbeiten. Die Bibliothek verfügt über mehrere wichtige Funktionen, wie z. B. genaue Textextraktion, Unterstützung mehrerer Sprachen, einfache Integration in vorhandene Anwendungen, Anpassung der OCR-Engine an Ihre spezifischen Anforderungen, kostengünstige Lösungen, Extrahieren von Text aus gescannten Dokumenten, Empfangen und Speichern der extrahierte Text und vieles mehr. Die API ist eine cloudbasierte Lösung, die keine Hardware- oder Softwareinstallation erfordert und somit eine kostengünstige Lösung für Unternehmen jeder Größe darstellt.
Die EasyOCR API nutzt Deep-Learning-Algorithmen, um hohe Genauigkeitsraten zu erreichen und große Datenmengen schnell verarbeiten zu können. Es handelt sich um eine flexible und skalierbare Lösung, die über eine einfache RESTful-API in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden kann. EasyOCR API ist eine leistungsstarke OCR-Lösung, die Unternehmen jeder Größe dabei helfen kann, ihre Dateneingabeprozesse zu automatisieren, die Genauigkeit zu verbessern und Kosten zu senken. Da es mehrere Sprachen unterstützt, ist es ein ideales Tool für die Dokumentenverwaltung, Datenextraktion und Automatisierung. Wenn Sie nach einer OCR-Engine suchen, die Sie in Ihre Anwendung integrieren können, probieren Sie EasyOCR aus.
Erste Schritte mit EasyOCR
Die empfohlene Methode zur Installation von EasyOCR ist die Verwendung von pip. Für eine reibungslose Installation verwenden Sie bitte den folgenden Befehl.
Installieren Sie EasyOCR über pip
pip install easyocr Sie können es auch manuell installieren; Laden Sie die neuesten Versionsdateien direkt aus dem GitHub-Repository herunter.
Textlesen und Extrahieren aus Bildern über die Python-API
Die Open-Source-EasyOCR-API verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um Text aus Bildern und PDF-Dateien in Python-Anwendungen zu laden, zu erkennen und zu extrahieren. EasyOCR kann mehrere Sprachen gleichzeitig lesen, diese müssen jedoch miteinander kompatibel sein. Sprachen, die die meisten Zeichen (z. B. lateinische Schrift) miteinander teilen, sind kompatibel. Die API ermöglicht das Lesen und Extrahieren von Text aus Bildern, einschließlich der Vorverarbeitung der Bilder und der Anpassung der Parameter der OCR-Engine zur Verbesserung der Genauigkeit. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie problemlos Text aus Bildern lesen und extrahieren und Dateneingabeaufgaben automatisieren können.
Lesen und extrahieren Sie Text aus Bildern über die 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)
Erkennen von Zeichen aus Textfeldern über die Python-API
Das Erkennen von Zeichen aus Textfeldern ist ein häufiger Anwendungsfall für OCR-Engines. Die Open-Source-EasyOCR-API bietet eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Lösung für diesen Anwendungsfall. Es hilft Softwareentwicklern, Zeichen aus Textfeldern mühelos zu erkennen und die Bilder vorzuverarbeiten und die Parameter der OCR-Engine anzupassen, um die Genauigkeit zu verbessern. Textfelder können unterschiedliche Formen, Größen und Ausrichtungen haben, was sich auf die Genauigkeit der OCR-Engine auswirken kann. Daher kann die Anwendung einiger Vorverarbeitungsschritte die Genauigkeit der OCR-Engine verbessern, z. B. „Bild gerade richten“, „Binarisierung anwenden“ und „Rauschunterdrückung anwenden“.
Wie erkennt man Zeichen aus Textfeldern über die 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.
