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OCR機能を統合しテキストを抽出するための無料のPython API

オープンソースの Python OCR API により、画像とドキュメントからの正確かつ高速なテキスト認識が可能になります。 Python ライブラリを使用して、ドキュメント内の自然シーン テキストと密集テキストの両方を読み取ります。

光学式文字認識 (OCR) テクノロジーは以前から存在しており、データ入力や文書処理タスクを自動化するためにさまざまな業界で使用されています。 EasyOCR は、高速、正確、そして使いやすいオープンソースの OCR (光学文字認識) エンジンです。 開発者が OCR をアプリケーションに統合するための使いやすいインターフェイスを提供します。 EasyOCR ライブラリを使用すると、ソフトウェア開発者は画像やスキャンした文書から数秒でテキストを抽出できるため、文書管理、データ抽出、自動化に理想的なツールとなります。

EasyOCR は Python で書かれており、80 以上の言語をサポートしているため、多言語環境で運営されている企業にとって強力なツールとなります。 ライブラリには、正確なテキスト抽出、多言語サポート、既存アプリケーションとの簡単な統合、特定のニーズに合わせた OCR エンジンのカスタマイズ、コスト効率の高いソリューション、スキャンされた文書からのテキスト抽出、受信と保存など、いくつかの重要な機能があります。 抽出されたテキストなど。 API は、ハードウェアやソフトウェアのインストールを必要としないクラウドベースのソリューションであるため、あらゆる規模の企業にとってコスト効率の高いソリューションとなります。

EasyOCR API はディープ ラーニング アルゴリズムを使用して高い精度を実現し、大量のデータを迅速に処理できます。 これは、シンプルな RESTful API を使用して既存のワークフローに統合できる、柔軟でスケーラブルなソリューションです。 EasyOCR API は、あらゆる規模の企業がデータ入力プロセスを自動化し、精度を向上させ、コストを削減できる強力な OCR ソリューションです。 複数の言語をサポートしているため、ドキュメント管理、データ抽出、自動化に最適なツールです。 アプリケーションに統合する OCR エンジンをお探しの場合は、EasyOCR を試してみてください。

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EasyOCR を使ってみる

EasyOCR をインストールする推奨方法は、pip を使用することです。 スムーズにインストールするには、次のコマンドを使用してください。

pip 経由で EasyOCR をインストールする

 pip install easyocr

手動でインストールすることもできます。 最新のリリース ファイルを GitHub リポジトリから直接ダウンロードします。

Python API による画像からのテキストの読み取りと抽出

オープンソースの EasyOCR API は、深層学習アルゴリズムを使用して、Python アプリケーション内の画像や PDF ファイルからテキストを読み込み、認識し、抽出します。 EasyOCR は複数の言語を同時に読み取ることができますが、相互に互換性がある必要があります。 文字の大部分を共有する言語 (ラテン文字など) は相互に互換性があります。 この API を使用すると、画像を前処理して OCR エンジンのパラメータを調整して精度を向上させる方法など、画像からテキストを読み取って抽出することができます。 次の例は、画像からテキストを読み取って抽出し、データ入力タスクを簡単に自動化する方法を示しています。

Python API 経由で画像からテキストを読み取り、抽出する

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)

Python API 経由でテキスト ボックスの文字を認識する

テキスト ボックスからの文字の認識は、OCR エンジンの一般的な使用例です。 オープン ソースの EasyOCR API は、この使用例に対する強力でユーザー フレンドリーなソリューションを提供します。 ソフトウェア開発者がテキスト ボックスの文字を簡単に認識し、画像を前処理して OCR エンジンのパラメータを調整して精度を向上させる方法を支援します。 テキスト ボックスにはさまざまな形状、サイズ、方向があるため、OCR エンジンの精度に影響を与える可能性があります。 したがって、画像の傾き補正、二値化の適用、ノイズ低減の適用など、いくつかの前処理手順を適用すると、OCR エンジンの精度を向上させることができます。

Python API 経由でテキスト ボックスの文字を認識する方法

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.
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