API Python mã nguồn mở để Xây dựng Ứng dụng OCR thông minh
API OCR Python miễn phí để phát hiện và nhận dạng văn bản từ hình ảnh, bao gồm cảnh tự nhiên, biểu mẫu và tài liệu đã quét trong các ứng dụng Python.
MonkeyOCR là gì?
MonkeyOCR là một hệ thống Nhận dạng ký tự quang học (Optical Character Recognition) tiên tiến, đầu cuối, được xây dựng dựa trên học sâu cho các nhà phát triển phần mềm đang tìm kiếm một giải pháp mạnh mẽ và linh hoạt. Được phát triển bởi Yuliang Liu, thư viện này cho phép phát hiện và nhận dạng chính xác văn bản từ nhiều nguồn đa dạng, bao gồm cảnh tự nhiên, biểu mẫu và tài liệu đã quét. Kiến trúc mô-đun và có khả năng mở rộng của nó kết hợp các kỹ thuật học sâu tiên tiến nhất với một quy trình suy luận mạnh mẽ, khiến nó đặc biệt phù hợp cho các nhiệm vụ nhận dạng văn bản thực tế. Các ứng dụng thực tiễn bao gồm quét hoá đơn, đọc thẻ ID, trích xuất văn bản từ biển hiệu và xây dựng các quy trình OCR đa ngôn ngữ hoặc chuyển đổi PDF sang dữ liệu.
Được thiết kế để tối đa hoá tính linh hoạt, MonkeyOCR cho phép các kỹ sư phần mềm tạo ra các hệ thống xử lý tài liệu thông minh mà không phụ thuộc vào các engine OCR thương mại. Nó sở hữu một loạt các tính năng nâng cao, như quy trình OCR hoàn toàn mô-đun, cấu hình bằng tệp YAML đơn giản và hỗ trợ suy luận batch hiệu quả. Hệ thống cung cấp đầu ra hộp văn bản chính xác kèm tọa độ, sử dụng các mô hình hiện đại như DBNet++ để phát hiện và CRNN để nhận dạng, tất cả trong một khung tiền và hậu xử lý có thể cấu hình. Sự kết hợp giữa thiết kế mô-đun, hỗ trợ các mô hình hiện đại và dễ dàng cấu hình khiến MonkeyOCR hoàn hảo cho việc xây dựng các ứng dụng thực tế phức tạp—từ tự động hoá tài liệu doanh nghiệp đến nhận dạng văn bản trong cảnh trên thiết bị di động.
Bắt đầu với MonkeyOCR
Cách khuyến nghị để cài đặt MonkeyOCR là sử dụng pip. Vui lòng sử dụng lệnh sau để cài đặt suôn sẻ.
Cài đặt MonkeyOCR qua pip
pip install MonkeyOCR Cài đặt MonkeyOCR qua GitHub
git clone https://github.com/Yuliang-Liu/MonkeyOCR.git Bạn có thể cũng cài đặt thủ công; tải xuống các tệp phát hành mới nhất trực tiếp từ GitHub repository.
Trích xuất Văn bản từ Hình ảnh Biên lai bằng 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.
How to Extract Text from a Receipt Image via 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'])
Các quy trình OCR tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể
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.
Custom OCR Pipelines via 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"])
Tích hợp với Phần mềm Kinh doanh
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.
Xây dựng Trình đọc Biểu mẫu Tự động
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.
