API Python gratuita para integrar recursos de OCR e extrair texto
API Python OCR de código aberto para reconhecimento de texto preciso e rápido de imagens e documentos. Leia o texto da cena natural e o texto denso no documento usando a biblioteca Python.
A tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) já existe há algum tempo e é usada em vários setores para automatizar tarefas de entrada de dados e processamento de documentos. EasyOCR é um mecanismo de OCR (reconhecimento óptico de caracteres) de código aberto rápido, preciso e fácil de usar. Ele fornece uma interface fácil de usar para os desenvolvedores integrarem o OCR em seus aplicativos. Com a biblioteca EasyOCR, os desenvolvedores de software podem extrair texto de imagens e documentos digitalizados em questão de segundos, tornando-a uma ferramenta ideal para gerenciamento de documentos, extração de dados e automação.
O EasyOCR é escrito em Python e tem suporte para mais de 80 idiomas, o que o torna uma ferramenta poderosa para empresas que operam em ambientes multilíngues. Existem vários recursos importantes na biblioteca, como extração precisa de texto, suporte multilíngue, integração simples com aplicativos existentes, personalização do mecanismo de OCR para atender às suas necessidades específicas, soluções econômicas, extração de texto de documentos digitalizados, recebimento e armazenamento o texto extraído e muito mais. A API é uma solução baseada em nuvem que não requer instalação de hardware ou software, o que a torna uma solução econômica para empresas de todos os tamanhos.
A API EasyOCR usa algoritmos de aprendizado profundo para atingir altas taxas de precisão e pode processar grandes volumes de dados rapidamente. É uma solução flexível e escalável que pode ser integrada a fluxos de trabalho existentes usando uma API RESTful simples. A API EasyOCR é uma solução de OCR poderosa que pode ajudar empresas de todos os tamanhos a automatizar seus processos de entrada de dados, melhorar a precisão e reduzir custos. Com suporte para vários idiomas, é uma ferramenta ideal para gerenciamento de documentos, extração de dados e automação. Se você está procurando um mecanismo de OCR para integrar ao seu aplicativo, experimente o EasyOCR.
Introdução ao EasyOCR
A maneira recomendada de instalar o EasyOCR é usando pip. Use o seguinte comando para uma instalação tranquila.
Instale o EasyOCR via pip
pip install easyocr Você também pode instalá-lo manualmente; baixe os arquivos da versão mais recente diretamente do repositório GitHub.
Leitura e extração de texto de imagem via API Python
A API EasyOCR de código aberto usa algoritmos de aprendizagem profunda para carregar, reconhecer e extrair texto de imagens e arquivos PDF dentro de aplicativos Python. EasyOCR pode ler vários idiomas ao mesmo tempo, mas eles devem ser compatíveis entre si. Idiomas que compartilham a maior parte dos caracteres (por exemplo, escrita latina) entre si são compatíveis. A API permite ler e extrair texto de imagens, incluindo como pré-processar as imagens e ajustar os parâmetros do mecanismo de OCR para melhorar a precisão. O exemplo a seguir mostra como ler e extrair texto de imagens e automatizar tarefas de entrada de dados com facilidade.
Ler e extrair texto de imagens por meio da API Python
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)
Reconhecendo caracteres de caixas de texto via API Python
Reconhecer caracteres de caixas de texto é um caso de uso comum para mecanismos de OCR. A API EasyOCR de código aberto fornece uma solução poderosa e fácil de usar para esse caso de uso. Ajuda os desenvolvedores de software a reconhecer caracteres de caixas de texto com facilidade e a pré-processar as imagens e ajustar os parâmetros do mecanismo de OCR para melhorar a precisão. As caixas de texto podem ter diferentes formatos, tamanhos e orientações, e isso pode afetar a precisão do mecanismo de OCR. Portanto, a aplicação de algumas etapas de pré-processamento pode melhorar a precisão do mecanismo de OCR, como Desnivelar a imagem, Aplicar binarização e Aplicar redução de ruído.
Como reconhecer caracteres de caixas de texto via API Python?
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.
