100天精通进阶篇的这部分内容, 到了第44天, 这里讲的是基于 -OCR 来实现 OCR 图片文字识别实战的引言。对数字化时代而言, OCR技术, 也就是被称作光学字符识别的技术, 变成了信息提取以及加以处理的关键工具。不管是文档电子化, 还是自动化表单处理, 亦或是图像内容分析, OCR都能够把图片里的文字迅速转化成可编辑的文本格式。本文作为“100天精通进阶篇”第44天的内容, 会深入研究怎样运用OCR这个开源工具, 并借助其达到高效的OCR图片文字识别。-OCR简介- OCR是一种开源OCR引擎, 它是由相关方面进行维护的, 这种引擎支持超过100种语言的识别工作, 具备高度的灵活性以及可扩展性, 它最起初是由惠普实验室开发出来的, 随后在2006年实现开源, 并且慢慢变成了OCR领域的标准工具之一, 通过训练模型来识别字符, 可以处理复杂的布局以及字体变化, 适用于多种应用场景。环境准备安装-OCR在系统里, 要去访问那个页面, 然后进行下载, 接着安装相应版本, 在安装的时候还要勾选“data”以此来实现多语言支持的安装。Linux系统使用包管理器安装如下执行sudo apt updatesudo apt install tesseract-ocrsudo apt install libtesseract-devmacOS系统使用安装brew install tesseract安装库使用pip安装库它是-OCR的封装简化了调用过程pip install pytesseract同时建议安装库用于图像处理pip install Pillow基础OCR识别读取图片首先使用库打开图片文件from PIL import Imageimport pytesseract# 打开图片image_path example.pngimage Image.open(image_path)执行OCR识别调用.方法进行文字识别# 执行OCR识别text pytesseract.image_to_string(image, langchi_sim) # 指定中文简体print(text)进阶优化图像预处理将OCR识别率予以提高的关键之处在于图像的预处理, 常见的预处理步骤涵盖了。
100天精通进阶篇的这部分内容, 到了第44天, 这里讲的是基于 -OCR 来实现 OCR 图片文字识别实战的引言。对数字化时代而言, OCR技术, 也就是被称作光学字符识别的技术, 变成了信息提取以及加以处理的关键工具。不管是文档电子化, 还是自动化表单处理, 亦或是图像内容分析, OCR都能够把图片里的文字迅速转化成可编辑的文本格式。本文作为“100天精通进阶篇”第44天的内容, 会深入研究怎样运用OCR这个开源工具, 并借助其达到高效的OCR图片文字识别。-OCR简介- OCR是一种开源OCR引擎, 它是由相关方面进行维护的, 这种引擎支持超过100种语言的识别工作, 具备高度的灵活性以及可扩展性, 它最起初是由惠普实验室开发出来的, 随后在2006年实现开源, 并且慢慢变成了OCR领域的标准工具之一, 通过训练模型来识别字符, 可以处理复杂的布局以及字体变化, 适用于多种应用场景。环境准备安装-OCR在系统里, 要去访问那个页面, 然后进行下载, 接着安装相应版本, 在安装的时候还要勾选“data”以此来实现多语言支持的安装。Linux系统使用包管理器安装如下执行sudo apt updatesudo apt install tesseract-ocrsudo apt install libtesseract-devmacOS系统使用安装brew install tesseract安装库使用pip安装库它是-OCR的封装简化了调用过程pip install pytesseract同时建议安装库用于图像处理pip install Pillow基础OCR识别读取图片首先使用库打开图片文件from PIL import Imageimport pytesseract# 打开图片image_path example.pngimage Image.open(image_path)执行OCR识别调用.方法进行文字识别# 执行OCR识别text pytesseract.image_to_string(image, langchi_sim) # 指定中文简体print(text)进阶优化图像预处理将OCR识别率予以提高的关键之处在于图像的预处理, 常见的预处理步骤涵盖了。
