Open source Python API om slimme OCR‑apps te bouwen
Gratis Python OCR API om tekst te detecteren en te herkennen uit afbeeldingen, inclusief natuurlijke scènes, formulieren en gescande documenten binnen Python‑apps.
Wat is MonkeyOCR?
MonkeyOCR is een geavanceerd, end‑to‑end Optical Character Recognition‑systeem gebouwd op deep learning voor software‑ontwikkelaars die op zoek zijn naar een krachtige en flexibele oplossing. Ontwikkeld door Yuliang Liu, stelt deze bibliotheek ontwikkelaars in staat om nauwkeurig tekst te detecteren en te herkennen uit diverse bronnen, inclusief natuurlijke scènes, formulieren en gescande documenten. De modulaire en schaalbare architectuur combineert geavanceerde deep‑learning‑technieken met een robuuste inferentie‑pipeline, waardoor het uitzonderlijk geschikt is voor real‑world tekstherkenningstaken. Praktische toepassingen variëren van factuurscanning en ID‑kaartlezen tot het extraheren van tekst uit reclameborden en het bouwen van meertalige OCR‑ of PDF‑naar‑data‑pipelines.
Ontworpen voor maximale flexibiliteit, stelt MonkeyOCR software‑engineers in staat om intelligente documentverwerkende systemen te creëren onafhankelijk van commerciële OCR‑engines. Het biedt een reeks geavanceerde functies, zoals een volledig modulaire OCR‑pipeline, eenvoudige YAML‑configuratie en efficiënte batch‑inference‑ondersteuning. Het systeem levert nauwkeurige tekstvak‑outputs met coördinaten, gebruikmakend van moderne modellen zoals DBNet++ voor detectie en CRNN voor herkenning, alles binnen een configureerbaar pre‑ en post‑processing‑framework. Deze combinatie van modulair ontwerp, ondersteuning voor hedendaagse modellen en eenvoudige configuratie maakt MonkeyOCR perfect geschikt voor het bouwen van geavanceerde, real‑world applicaties—van enterprise documentautomatisering tot mobiele scene‑text‑herkenning.
Aan de slag met MonkeyOCR
De aanbevolen manier om MonkeyOCR te installeren is via pip. Gebruik de volgende opdracht voor een soepele installatie.
MonkeyOCR installeren via pip
pip install MonkeyOCR MonkeyOCR installeren via GitHub
git clone https://github.com/Yuliang-Liu/MonkeyOCR.git U kunt het ook handmatig installeren; download de nieuwste release‑bestanden rechtstreeks van GitHub repository.
Tekst extraheren uit een bonafbeelding via Python
De open source MonkeyOCR is een end‑to‑end Optical Character Recognition‑systeem gebaseerd op deep‑learning‑technieken. Software‑ontwikkelaars die apps bouwen die documenten, ID’s, bonnen of kentekenplaten scannen, kunnen MonkeyOCR direct in hun backend‑pipeline integreren. Met het modulaire ontwerp kunt u alleen het detectiemodel gebruiken of combineren met herkenning om gestructureerde tekst uit afbeeldingen te extraheren. Hieronder staat een eenvoudig voorbeeld dat laat zien hoe u tekst uit een bonafbeelding kunt extraheren met de Python‑API.
Hoe tekst extraheren uit een bonafbeelding via de Python‑API?
from monkey_ocr.ocr_predict import OCRPredictor
ocr = OCRPredictor(det_model_path="weights/dbnet.pth", rec_model_path="weights/crnn.pth")
results = ocr.predict("receipt.jpg")
for line in results:
print(line['text'])
Aangepaste OCR‑pipelines voor specifieke use‑cases
Een van de grootste sterktes van de open source MonkeyOCR‑bibliotheek is de modulaire architectuur. Software‑ontwikkelaars kunnen componenten zoals detectie‑, herkennings‑ en classificatiemodellen mixen en matchen op basis van hun toepassingsvereisten. Bijvoorbeeld, een document‑scan‑app kan een lichtgewicht model zoals DBNet voor detectie en CRNN voor herkenning gebruiken, waardoor zowel snelheid als nauwkeurigheid geoptimaliseerd worden.
Aangepaste OCR‑pipelines via de Python‑API?
from monkey_ocr.ocr_predict import OCRPredictor
ocr = OCRPredictor(
det_model_path="weights/dbnet.pth",
rec_model_path="weights/crnn.pth"
)
results = ocr.predict("form_image.jpg")
for item in results:
print(item["text"], item["box"])
Integratie met bedrijfssoftware
De open source MonkeyOCR‑bibliotheek kan ook worden geïntegreerd in enterprise‑document‑workflows, zoals het automatiseren van gegevensinvoer in ERP‑ of CRM‑systemen. Software‑ontwikkelaars kunnen MonkeyOCR op de achtergrond laten draaien om gescande PDF‑s of afbeelding‑gebaseerde documenten die door gebruikers worden geüpload te scannen, en automatisch gestructureerde informatie te extraheren. Door MonkeyOCR te configureren met een config.yaml, kunnen teams consistentie behouden over verschillende implementaties heen.
Geautomatiseerde formulierlezers bouwen
Door de tekstdetectie van MonkeyOCR te combineren met positionele data (bounding boxes), kunnen ontwikkelaars intelligente formulierlezers ontwerpen die velden (bijv. “Naam”, “Datum”, “Bedrag”) lokaliseren en bijbehorende gegevens extraheren. Dit is ideaal voor belastingdocumenten, medische formulieren of enquêtes.
