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OCR識(shí)別常見的八大開源工具

原創(chuàng) 精選
開源
OCR技術(shù)作為一項(xiàng)重要的人工智能技術(shù),已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,并且將會(huì)越來(lái)越重要。通過使用開源的OCR框架和工具,開發(fā)者可以更靈活地構(gòu)建高質(zhì)量的OCR應(yīng)用程序,實(shí)現(xiàn)更多實(shí)際的場(chǎng)景應(yīng)用。

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作者 | 陳小兵

審校 | 重樓

OCR(光學(xué)字符識(shí)別)是一種將圖像中的文字自動(dòng)轉(zhuǎn)換為可編輯文本的技術(shù)?,F(xiàn)在,各大廠商均有提供各種場(chǎng)景的OCR識(shí)別的API。但是,也有一些開源的OCR框架和工具,可以支持自我定制和訓(xùn)練,使得開發(fā)人員能夠更加靈活地應(yīng)對(duì)不同場(chǎng)景下的OCR需求。

一、OCR開源工具的優(yōu)點(diǎn)

使用OCR開源工具可以使文本識(shí)別更加自動(dòng)化、高效化和準(zhǔn)確化,從而為各種應(yīng)用場(chǎng)景帶來(lái)了便利性和實(shí)用性。相對(duì)于商業(yè)OCR軟件,開源OCR工具有以下優(yōu)勢(shì):

免費(fèi)使用:沒有商業(yè)軟件的版權(quán)和授權(quán)限制,開源OCR工具提供的功能都可以免費(fèi)使用。

開放源代碼:源代碼公開,可以根據(jù)需要對(duì)其進(jìn)行修改和定制化。

靈活可擴(kuò)展:可以根據(jù)實(shí)際需要選擇不同的工具,并且這些工具在不同式樣和領(lǐng)域都有應(yīng)用實(shí)踐,具有普遍性和可擴(kuò)展性。

二、八大常見的OCR開源工具

1.Tesseract

Tesseract是一款由Google維護(hù)的開源OCR引擎,開源、免費(fèi)、支持多語(yǔ)言、多平臺(tái)。它可以處理很多類型的圖像,并且還支持多種字體和文本布局。

2.Tesseract.js

Tesseract.js是一個(gè)JavaScript版本的Tesseract OCR,支持100多種語(yǔ)言,使用也非常簡(jiǎn)單,可以使用npm安裝,也可以直接在頁(yè)面中引用js。因?yàn)槭腔贘avaScript運(yùn)行,因此無(wú)需進(jìn)行任何額外的配置。

3.PaddleOCR

PaddleOCR是百度開源的一套OCR庫(kù),旨在打造一套豐富、領(lǐng)先、實(shí)用的OCR工具庫(kù),助力開發(fā)者訓(xùn)練出更好的模型,并應(yīng)用落地。PaddleOCR包括文本檢測(cè)模型和文本識(shí)別模型兩個(gè)部分,支持多種語(yǔ)言和復(fù)雜情況下的文字識(shí)別。

4.EasyOCR

EasyOCR是基于Tesseract OCR引擎的OCR識(shí)別庫(kù),用于圖像識(shí)別輸出文本,目前支持80多種語(yǔ)言。此外,EasyOCR還具有更好的文本排列和字檢測(cè)準(zhǔn)確度,并且易于使用和快速部署。

5.MMOCR

MMOCR是基于PyTorch和MMDetection的開源工具箱,專注于文本檢測(cè)、文本識(shí)別以及相應(yīng)的下游任務(wù),如關(guān)鍵信息提取。它在各種場(chǎng)景下都具有出色的性能,可以滿足復(fù)雜場(chǎng)景下的OCR需求。

6.simple-ocr-opencv

simple-ocr-opencv是基于OpenCV和Numpy的OCR識(shí)別引擎。它提供了一種簡(jiǎn)單但可靠的方法來(lái)處理常見的OCR任務(wù),可以輕松地集成到您的Python工程中。

7.OCRmyPDF

OCRmyPDF是基于Tesseract-OCR開發(fā)、訓(xùn)練的文字識(shí)別提取的開源項(xiàng)目。它可以將掃描或圖像文件中的文本轉(zhuǎn)換為可編輯的PDF文檔。

8.Umi-OCR

Umi-OCR是基于PaddleOCR實(shí)現(xiàn)的一款開源的文字識(shí)別工具。它可以快速為您生成高質(zhì)量的OCR模型,并提供簡(jiǎn)單易用的API,支持多種語(yǔ)言和文件格式。它特別適用于需要進(jìn)行自定義訓(xùn)練的OCR應(yīng)用程序。

三、八大OCR開源工具基本使用命令

1.Tesseract

官方地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

git clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git
cd tesseract
./autogen.sh
./configure
make
sudomake install

2.Tesseract.js

官方地址:https://github.com/naptha/tesseract.js

import Tesseract from 'tesseract.js';
Tesseract.recognize('/path/to/image.png')
.then(function(result){
console.log(result.text);
})

3.PaddleOCR

官方地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

pip install paddleocr

使用示例:

import paddleocr
# 初始化識(shí)別器
ocr = paddleocr.OCR()
# 讀取圖像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = paddleocr.read_image(img_path)
# 進(jìn)行OCR識(shí)別
result = ocr.ocr(img)
# 輸出識(shí)別結(jié)果
for line in result:
print(line)

4.EasyOCR

官方地址:https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

pip install easyocr

使用示例:

import easyocr
#初始化OCR識(shí)別器
reader = easyocr.Reader(['en', 'ch'])
#讀取圖像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = easyocr.imgproc.read(img_path)
#進(jìn)行OCR識(shí)別
result = reader.readtext(img)
#輸出識(shí)別結(jié)果
for line in result:print(line)

5.MMOCR

官方地址:https://github.com/open-mmlab/mmocr

pip install mmocr

使用示例:

import mmocr
# 初始化OCR識(shí)別器
pipeline = mmocr.Pipeline(cnotallow='configs/textrecog/detector/tp_det_mv3_db.yml')
# 讀取圖像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = mmcv.imread(img_path)
# 進(jìn)行OCR識(shí)別
result = pipeline(img)
# 輸出識(shí)別結(jié)果
for line in result:
print(line['text'])

6.simple-ocr-opencv

官方地址:https://github.com/goncalopp/simple-ocr-opencv

pip install simple-ocr-opencv

使用示例:

import cv2
from simple_ocr import OCR
# 初始化OCR識(shí)別器
ocr = OCR()
# 讀取圖像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = cv2.imread(img_path)
# 進(jìn)行OCR識(shí)別
result = ocr.ocr(img)
# 輸出識(shí)別結(jié)果
print(result)

7.OCRmyPDF

官方地址:https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF

pip install ocrmypdf

使用示例:

ocrmypdf /path/to/input.pdf /path/to/output.pdf

8.Umi-OCR

官方地址:https://github.com/umi-lib/UMI-OCR

pip install umi-ocr

使用示例:

import umi_ocr
# 初始化識(shí)別器
ocr = umi_ocr.OCR()
# 讀取圖像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = umi_ocr.read_image(img_path)
# 進(jìn)行OCR識(shí)別
result = ocr.ocr(img)
# 輸出識(shí)別結(jié)果
print(result)

四、OCR實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景

在本文中,我們介紹了八種常見的開源OCR框架和工具,包括Tesseract、Tesseract.js、PaddleOCR、EasyOCR、MMOCR、simple-ocr-opencv、OCRmyPDF和Umi-OCR。這些工具具有不同的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行選擇。下面列出了這些工具的一些實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景:

Tesseract:廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別和文本轉(zhuǎn)換領(lǐng)域,如掃描儀、數(shù)字化文檔等。

Tesseract.js:用于網(wǎng)頁(yè)端OCR識(shí)別,可實(shí)現(xiàn)將圖像中的文字轉(zhuǎn)為可編輯文本,適用于在線編輯器、智能表單、在線閱讀器等應(yīng)用場(chǎng)景。

PaddleOCR:適用于復(fù)雜文本場(chǎng)景下的OCR識(shí)別,比如身份證、銀行卡、車牌等。

EasyOCR:適用于文本排列和字檢測(cè)準(zhǔn)確度要求較高的 OCR 應(yīng)用場(chǎng)景,如名片識(shí)別、發(fā)票識(shí)別、商品標(biāo)簽識(shí)別等。

MMOCR:適用于中英文混合、豎排文字、非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景下的OCR識(shí)別,如手寫字、表格、小說等。

simple-ocr-opencv:適用于處理常見的OCR任務(wù),如身份證、營(yíng)業(yè)執(zhí)照、車牌等。

OCRmyPDF:將掃描或圖像文件中的文本轉(zhuǎn)換為可編輯的PDF文檔,適用于需要編輯PDF文檔的場(chǎng)景。

Umi-OCR:可以幫助用戶快速生成高質(zhì)量的OCR模型,并支持多種語(yǔ)言和文件格式。適用于需要自定義訓(xùn)練的OCR應(yīng)用程序。

五、OCR技術(shù)國(guó)內(nèi)應(yīng)用情況

OCR技術(shù)在信創(chuàng)領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛,主要包括文字識(shí)別、表格識(shí)別、印刷體識(shí)別以及各種證件的識(shí)別。隨著各種開源OCR工具的出現(xiàn)和不斷完善,OCR技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用,國(guó)內(nèi)OCR技術(shù)也已相對(duì)成熟,并且得到廣泛應(yīng)用。常見的廠商有圖鼎科技、中標(biāo)信息、神州數(shù)碼、訊飛OCR等,互聯(lián)網(wǎng)公司如阿里云、騰訊云也推出了自己的OCR技術(shù)產(chǎn)品。

這些OCR技術(shù)可以應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,例如:

  • 電子商務(wù):在訂單處理、發(fā)票管理、商品識(shí)別等方面的應(yīng)用,提高效率和準(zhǔn)確性。
  • 金融服務(wù):在銀行卡、身份證、證券賬戶等領(lǐng)域的識(shí)別,可以提高客戶體驗(yàn),降低工作量和出錯(cuò)率。
  • 醫(yī)療健康:在病歷管理、藥品監(jiān)管、個(gè)人隱私信息保護(hù)等方面的應(yīng)用也十分重要。

除此之外,OCR技術(shù)還可以用于政務(wù)管理、教育、交通運(yùn)輸、安防等各個(gè)領(lǐng)域。應(yīng)用范圍廣泛,具有廣闊的市場(chǎng)前景。

當(dāng)然,OCR技術(shù)也存在一些缺陷。例如,一些手寫文字識(shí)別的準(zhǔn)確性尚待提高。在復(fù)雜環(huán)境下、格式多樣化的文檔處理中,OCR技術(shù)也可能出現(xiàn)誤識(shí)別等問題。此外,OCR技術(shù)也需要不斷地優(yōu)化和改進(jìn),以適應(yīng)新場(chǎng)景的需求并提高產(chǎn)品質(zhì)量。

總體來(lái)說,OCR技術(shù)在信創(chuàng)領(lǐng)域中將會(huì)越來(lái)越重要,并且其應(yīng)用也會(huì)不斷擴(kuò)展和深化。各家廠商可以通過技術(shù)創(chuàng)新、算法優(yōu)化、運(yùn)營(yíng)推廣等方面提高產(chǎn)品性能和競(jìng)爭(zhēng)力,為用戶帶來(lái)更好的體驗(yàn)和服務(wù)。

綜上所述,OCR技術(shù)作為一項(xiàng)重要的人工智能技術(shù),已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,并且將會(huì)越來(lái)越重要。通過使用開源的OCR框架和工具,開發(fā)者可以更靈活地構(gòu)建高質(zhì)量的OCR應(yīng)用程序,實(shí)現(xiàn)更多實(shí)際的場(chǎng)景應(yīng)用。

作者介紹

陳小兵,51CTO社區(qū)編輯,曾任職阿里巴巴集團(tuán)安全部,北理工計(jì)算機(jī)學(xué)院博士在讀,曾在北京網(wǎng)安總隊(duì)工作10年;擁有豐富的信息系統(tǒng)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)以及18年以上網(wǎng)絡(luò)安全經(jīng)驗(yàn)。

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 51CTO技術(shù)棧
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