Kostenlose Python-API zur Integration von OCR-Funktionen und Textextraktion
Open Source Python OCR-API für genaue und schnelle Texterkennung aus Bildern und Dokumenten. Lesen Sie mithilfe der Python-Bibliothek sowohl natürlichen Szenentext als auch dichten Text im Dokument.
Die Technologie zur optischen Zeichenerkennung (OCR) gibt es schon seit einiger Zeit und sie wird in verschiedenen Branchen zur Automatisierung der Dateneingabe und Dokumentenverarbeitung eingesetzt. EasyOCR ist eine Open-Source-OCR-Engine (Optical Character Recognition), die schnell, präzise und einfach zu verwenden ist. Sie bietet Entwicklern eine benutzerfreundliche Oberfläche, um OCR in ihre Anwendungen zu integrieren. Mit der EasyOCR-Bibliothek können Softwareentwickler in Sekundenschnelle Text aus Bildern und gescannten Dokumenten extrahieren, was sie zu einem idealen Tool für Dokumentenverwaltung, Datenextraktion und Automatisierung macht.
EasyOCR ist in Python geschrieben und unterstützt über 80 Sprachen, was es zu einem leistungsstarken Tool für Unternehmen macht, die in mehrsprachigen Umgebungen tätig sind. Die Bibliothek bietet mehrere wichtige Funktionen, wie z. B. genaue Textextraktion, Unterstützung mehrerer Sprachen, einfache Integration in vorhandene Anwendungen, Anpassung der OCR-Engine an Ihre spezifischen Anforderungen, kostengünstige Lösungen, Extrahieren von Text aus gescannten Dokumenten, Empfangen und Speichern des extrahierten Textes und vieles mehr. Die API ist eine Cloud-basierte Lösung, die keine Hardware- oder Softwareinstallation erfordert und somit eine kostengünstige Lösung für Unternehmen jeder Größe darstellt.
Die EasyOCR API verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um hohe Genauigkeitsraten zu erreichen, und kann große Datenmengen schnell verarbeiten. Es ist eine flexible und skalierbare Lösung, die mithilfe einer einfachen RESTful-API in vorhandene Arbeitsabläufe integriert werden kann. Die EasyOCR API ist eine leistungsstarke OCR-Lösung, mit der Unternehmen jeder Größe ihre Dateneingabeprozesse automatisieren, die Genauigkeit verbessern und Kosten senken können. Mit Unterstützung für mehrere Sprachen ist es ein ideales Tool für Dokumentenverwaltung, Datenextraktion und Automatisierung. Wenn Sie nach einer OCR-Engine suchen, die Sie in Ihre Anwendung integrieren können, probieren Sie EasyOCR aus.
Erste Schritte mit EasyOCR
Die empfohlene Methode zur Installation von EasyOCR ist die Verwendung von pip. Bitte verwenden Sie den folgenden Befehl für eine reibungslose Installation.
EasyOCR über pip installieren
pip install easyocr Sie können es auch manuell installieren; laden Sie die neuesten Versionsdateien direkt vom GitHub-Repository herunter.
Textlesen und -extrahieren aus Bildern über die Python-API
Die Open-Source-API EasyOCR verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um Text aus Bildern und PDF-Dateien in Python-Anwendungen zu laden, zu erkennen und zu extrahieren. EasyOCR kann mehrere Sprachen gleichzeitig lesen, diese müssen jedoch miteinander kompatibel sein. Sprachen, die die meisten Zeichen gemeinsam haben (z. B. lateinische Schrift), sind kompatibel. Die API ermöglicht das Lesen und Extrahieren von Text aus Bildern, einschließlich der Vorverarbeitung der Bilder und der Anpassung der Parameter der OCR-Engine zur Verbesserung der Genauigkeit. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie Text aus Bildern lesen und extrahieren und Dateneingabeaufgaben problemlos automatisieren können.
Lesen und Extrahieren von Text aus Bildern über die 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)
Zeichen aus Textfeldern über die Python-API erkennen
Das Erkennen von Zeichen aus Textfeldern ist ein häufiger Anwendungsfall für OCR-Engines. Die Open-Source-API EasyOCR bietet eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Lösung für diesen Anwendungsfall. Sie hilft Softwareentwicklern, Zeichen aus Textfeldern mühelos zu erkennen und die Bilder vorzuverarbeiten und die Parameter der OCR-Engine anzupassen, um die Genauigkeit zu verbessern. Textfelder können unterschiedliche Formen, Größen und Ausrichtungen haben, was sich auf die Genauigkeit der OCR-Engine auswirken kann. Daher kann die Anwendung einiger Vorverarbeitungsschritte die Genauigkeit der OCR-Engine verbessern, z. B. das Entzerren des Bilds, die Binärisierung und die Rauschunterdrückung.
Wie erkennt man Zeichen aus Textfeldern über die 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.
