Open Source Python API to Build Smart OCR Apps
Free Python OCR API to Detect and Recognize Text from Images, Including Natural Scenes, Forms, and Scanned Documents inside Python Apps.
MonkeyOCR คืออะไร?
MonkeyOCR เป็นระบบ Optical Character Recognition (OCR) ขั้นสุดท้ายที่พัฒนาขึ้นด้วย deep learning สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ต้องการโซลูชันที่ทรงพลังและยืดหยุ่น พัฒนาโดย Yuliang Liu ไลบรารีนี้ช่วยให้การตรวจจับและจดจำข้อความจากแหล่งที่หลากหลายได้อย่างแม่นยำ รวมถึงฉากธรรมชาติ ฟอร์ม และเอกสารสแกน สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์และขยายได้ของมันผสานเทคนิค deep learning ล่าสุดกับ pipeline การสรุปผลที่แข็งแกร่ง ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานจดจำข้อความในโลกจริง การใช้งานจริงอาจรวมถึงการสแกนใบแจ้งหนี้ การอ่านบัตรประจำตัว การดึงข้อความจากป้ายโฆษณา หรือการสร้าง pipeline OCR หลายภาษา หรือ PDF‑to‑data
ออกแบบเพื่อความยืดหยุ่นสูง MonkeyOCR ช่วยให้วิศวกรซอฟต์แวร์สร้างระบบประมวลผลเอกสารอัจฉริยะโดยไม่ต้องพึ่งพาเครื่องมือ OCR เชิงพาณิชย์ มีฟีเจอร์ขั้นสูงหลายอย่าง เช่น pipeline OCR แบบโมดูลาร์เต็มรูปแบบ การกำหนดค่าไฟล์ YAML อย่างง่าย และการสนับสนุนการสรุปผลแบบ batch ระบบให้ผลลัพธ์กล่องข้อความพร้อมพิกัดโดยใช้โมเดลสมัยใหม่อย่าง DBNet++ สำหรับการตรวจจับและ CRNN สำหรับการจดจำ ทั้งหมดอยู่ในกรอบการประมวลผลก่อน‑และหลัง‑การทำงานที่กำหนดค่าได้ การผสมผสานของการออกแบบโมดูลาร์ การสนับสนุนโมเดลสมัยใหม่ และการตั้งค่าที่ง่ายทำให้ MonkeyOCR เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันระดับจริง ตั้งแต่การอัตโนมัติเอกสารระดับองค์กรจนถึงการจดจำข้อความบนฉากในอุปกรณ์มือถือ
เริ่มต้นใช้งาน MonkeyOCR
วิธีที่แนะนำในการติดตั้ง MonkeyOCR คือการใช้ pip โปรดใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อการติดตั้งที่ราบรื่น
Install MonkeyOCR via pip
pip install MonkeyOCR Install MonkeyOCR via GitHub
git clone https://github.com/Yuliang-Liu/MonkeyOCR.git You can also install it manually; download the latest release files directly from GitHub repository.
การดึงข้อความจากภาพใบเสร็จด้วย Python
The open source MonkeyOCR is an end-to-end Optical Character Recognition system based on deep learning techniques. Software Developers working on apps that scan documents, IDs, receipts, or license plates can plug MonkeyOCR directly into their backend pipeline. With its modular design, you can use just the detection model or combine it with recognition to extract structured text from images. Here is a simple example that demonstrates how to extract text from a receipt image using Python API.
วิธีดึงข้อความจากภาพใบเสร็จด้วย 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'])
กระบวนการ OCR ที่กำหนดเองสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ
One of the biggest strengths of open source MonkeyOCR library is its modular architecture. Software developers can mix and match components such as detection, recognition, and classification models based on their application requirements. For example, a document scanning app can use a lightweight model like DBNet for detection and CRNN for recognition, optimizing both speed and accuracy.
กระบวนการ OCR ที่กำหนดเองผ่าน 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"])
การบูรณาการกับซอฟต์แวร์ธุรกิจ
The open source MonkeyOCR library can also be plugged into enterprise document workflows, such as automating data entry in ERP or CRM systems. Software developers can run MonkeyOCR in the background to scan scanned PDFs or image-based documents uploaded by users, automatically extracting structured information. By configuring MonkeyOCR with a config.yaml, teams can maintain consistency across different deployments.
สร้างเครื่องอ่านแบบฟอร์มอัตโนมัติ
By combining MonkeyOCR’s text detection with positional data (bounding boxes), developers can design intelligent form readers that locate fields (e.g., “Name”, “Date”, “Amount”) and extract associated data. This is ideal for tax documents, medical forms, or surveys.
