Gratis Python API om OCR-mogelijkheden te integreren en tekst te extraheren
Open Source Python OCR API voor nauwkeurige en snelle tekstherkenning uit afbeeldingen en documenten. Lees zowel natuurlijke scènetekst als compacte tekst in een document met behulp van Python Library.
Optical Character Recognition (OCR)-technologie bestaat al een tijdje en wordt in verschillende industrieën gebruikt om gegevensinvoer en documentverwerkingstaken te automatiseren. EasyOCR is een open-source OCR-engine (Optical Character Recognition) die snel, nauwkeurig en gemakkelijk te gebruiken is. Het biedt een eenvoudig te gebruiken interface waarmee ontwikkelaars OCR in hun applicaties kunnen integreren. Met de EasyOCR-bibliotheek kunnen softwareontwikkelaars binnen enkele seconden tekst uit afbeeldingen en gescande documenten extraheren, waardoor het een ideaal hulpmiddel is voor documentbeheer, gegevensextractie en automatisering.
EasyOCR is geschreven in Python en ondersteunt meer dan 80 talen, waardoor het een krachtig hulpmiddel is voor bedrijven die in meertalige omgevingen opereren. Er zijn verschillende belangrijke functies die deel uitmaken van de bibliotheek, zoals nauwkeurige tekstextractie, meertalige ondersteuning, eenvoudige integratie met bestaande applicaties, het aanpassen van de OCR-engine om aan uw specifieke behoeften te voldoen, kosteneffectieve oplossingen, tekst extraheren uit gescande documenten, ontvangen en opslaan de geëxtraheerde tekst, en nog veel meer. De API is een cloudgebaseerde oplossing waarvoor geen hardware- of software-installatie vereist is, waardoor het een kosteneffectieve oplossing is voor bedrijven van elke omvang.
De EasyOCR API maakt gebruik van deep learning-algoritmen om hoge nauwkeurigheidspercentages te bereiken en kan grote hoeveelheden gegevens snel verwerken. Het is een flexibele en schaalbare oplossing die met behulp van een eenvoudige RESTful API in bestaande workflows kan worden geïntegreerd. EasyOCR API is een krachtige OCR-oplossing waarmee bedrijven van elke omvang hun gegevensinvoerprocessen kunnen automatiseren, de nauwkeurigheid kunnen verbeteren en de kosten kunnen verlagen. Met ondersteuning voor meerdere talen is het een ideaal hulpmiddel voor documentbeheer, gegevensextractie en automatisering. Als u op zoek bent naar een OCR-engine om in uw applicatie te integreren, probeer EasyOCR dan eens.
Aan de slag met EasyOCR
De aanbevolen manier om EasyOCR te installeren is met behulp van pip. Gebruik het volgende commando voor een vlotte installatie.
Installeer EasyOCR via pip
pip install easyocr Je kunt het ook handmatig installeren; download de nieuwste releasebestanden rechtstreeks vanuit de GitHub repository.
Tekst lezen en extraheren uit afbeelding via Python API
De open source EasyOCR API maakt gebruik van deep learning-algoritmen om tekst uit afbeeldingen en PDF-bestanden in Python-applicaties te laden, herkennen en extraheren. EasyOCR kan meerdere talen tegelijkertijd lezen, maar ze moeten compatibel zijn met elkaar. Talen die het grootste deel van het karakter (bijvoorbeeld het Latijnse schrift) met elkaar delen, zijn compatibel. De API maakt het lezen en extraheren van tekst uit afbeeldingen mogelijk, inclusief het voorbewerken van de afbeeldingen en het aanpassen van de parameters van de OCR-engine om de nauwkeurigheid te verbeteren. Het volgende voorbeeld laat zien hoe u eenvoudig tekst uit afbeeldingen kunt lezen en extraheren en gegevensinvoertaken kunt automatiseren.
Tekst uit afbeeldingen lezen en extraheren via de 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)
Tekens herkennen uit tekstvakken via Python API
Het herkennen van tekens uit tekstvakken is een veelvoorkomend gebruiksscenario voor OCR-engines. De open source EasyOCR API biedt een krachtige en gebruiksvriendelijke oplossing voor deze use case. Het helpt softwareontwikkelaars om gemakkelijk tekens uit tekstvakken te herkennen, de afbeeldingen voor te bewerken en de parameters van de OCR-engine aan te passen om de nauwkeurigheid te verbeteren. Tekstvakken kunnen verschillende vormen, afmetingen en richtingen hebben, en dit kan van invloed zijn op de nauwkeurigheid van de OCR-engine. Het toepassen van enkele voorbewerkingsstappen kan dus de nauwkeurigheid van de OCR-engine verbeteren, zoals het rechtzetten van de afbeelding, het toepassen van binarisatie en het toepassen van ruisonderdrukking.
Hoe herken ik tekens uit tekstvakken via de 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.
