python 图像文字识别库推荐

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mob649e8155edc4 2023-08-03 09:55:25 ©著作权

文章标签 文字识别 API Image 文章分类 Python 后端开发

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Python 图像文字识别库推荐

引言

在现代社会中，我们经常会遇到需要从图像中提取文字的场景，例如识别身份证、护照、银行卡、发票等等。为了方便快捷地从图像中提取文字信息，我们可以使用图像文字识别库。本文将为大家介绍几个Python中常用的图像文字识别库，并提供相应的代码示例。

1. Tesseract-OCR

Tesseract-OCR是一个开源的OCR引擎，由Google开发和维护。它支持多种平台，并且具有高可靠性和准确度。

首先，我们需要安装Tesseract-OCR库和其对应的Python包（pytesseract）。

!pip install pytesseract

然后，我们可以使用以下代码示例从图像中提取文字：

import pytesseract
from PIL import Image

# 打开图像
image = Image.open('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray_image = image.convert('L')

# 使用Tesseract-OCR进行文字识别
text = pytesseract.image_to_string(gray_image)

# 打印识别结果
print(text)

2. Google Cloud Vision API

Google Cloud Vision API是一个强大的图像分析工具，其中包括文字识别功能。使用该API，我们只需注册一个账户并获取API密钥，然后通过调用相应的API来进行文字识别。

首先，我们需要安装Google Cloud Vision库（google-cloud-vision）。

!pip install google-cloud-vision

然后，我们可以使用以下代码示例从图像中提取文字：

from google.cloud import vision
from PIL import Image

# 创建Vision客户端
client = vision.ImageAnnotatorClient()

# 打开图像
with open('image.jpg', 'rb') as image_file:
    content = image_file.read()

# 将图像转换为Vision API可以处理的格式
image = vision.Image(content=content)

# 使用Vision API进行文字识别
response = client.text_detection(image=image)
texts = response.text_annotations

# 打印识别结果
for text in texts:
    print(text.description)

3. EasyOCR

EasyOCR是一个基于深度学习的开源文字识别库，可以识别多种语言的文字。它对于文字边框检测和识别具有良好的鲁棒性。

首先，我们需要安装EasyOCR库。

!pip install easyocr

然后，我们可以使用以下代码示例从图像中提取文字：

import easyocr
from PIL import Image

# 创建EasyOCR实例
reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])

# 打开图像
image = Image.open('image.jpg')

# 使用EasyOCR进行文字识别
result = reader.readtext(image)

# 打印识别结果
for text, _, _ in result:
    print(text)