Easyocr - 3行代碼識(shí)別圖片中的任意語(yǔ)言文字

今天給大家介紹一個(gè)超級(jí)簡(jiǎn)單且強(qiáng)大的OCR文本識(shí)別工具：easyocr.

這個(gè)模塊支持70多種語(yǔ)言的即用型OCR，包括中文，日文，韓文和泰文等。

下面是這個(gè)模塊的實(shí)戰(zhàn)教程。

開始之前，你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上。

請(qǐng)選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴：
1. Windows 環(huán)境 打開 Cmd (開始-運(yùn)行-CMD)。
2. MacOS 環(huán)境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install easyocr

它會(huì)安裝除了模型文件之外的所有依賴，模型文件則會(huì)在運(yùn)行代碼的時(shí)候下載。

對(duì)于Windows，如果在安裝 Torch 或 Torchvision 時(shí)報(bào)錯(cuò)了，請(qǐng)按照https://pytorch.org 的官方說(shuō)明安裝 Torch 和 Torchvision。

如果你想使用顯卡進(jìn)行計(jì)算，你需要搜索下載CUDA，并在Pytorch網(wǎng)站上，確保選擇正確的CUDA版本。如果僅打算在CPU模式下運(yùn)行，請(qǐng)選擇CUDA = None。

這個(gè)模塊用起來(lái)真的非常簡(jiǎn)單，三行代碼完事了：

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'])
result = reader.readtext('test.png')

運(yùn)行的過(guò)程中會(huì)安裝所需要的模型文件，像下面這樣：

不過(guò)它的下載速度非常慢，而且經(jīng)常會(huì)失敗，因此這里給出第二個(gè)解決方案：先下載好模型文件，再將其放置到所需要的位置：

如果下載速度太慢，可以評(píng)論區(qū)獲取網(wǎng)盤下載地址, 下載我上傳到微云網(wǎng)盤的文字檢測(cè)模型（CRAFT）和中文簡(jiǎn)體模型文件包。

下載完模型后，將文件放到下面這個(gè)位置。

Windows：C:\Users\用戶名.EasyOCR\model
Linux：~/ .EasyOCR / model

如下圖所示：

重新執(zhí)行腳本不會(huì)再提醒下載模型了：

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim'])
result = reader.readtext('test.png')
print(result)

我隨便截了一個(gè)直播彈幕的圖片保存在腳本所在的文件夾下，命名為test.png：

結(jié)果如下：

基本上所有應(yīng)該識(shí)別的文字都識(shí)別出來(lái)了，效果非常不錯(cuò)。

另外也可以看到，輸出采用列表格式，每個(gè)item分別表示對(duì)應(yīng)文字的邊界框，識(shí)別文本結(jié)果和置信度。

這個(gè)模塊還能識(shí)別多語(yǔ)種的情況：

我將這張圖片命名為test2.jpg，修改代碼中對(duì)應(yīng)的圖片名稱：

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'])
result = reader.readtext('test2.jpg')
print(result)

效果如下：

這張圖片很復(fù)雜，而且是中英文混雜在一起的情況，但是可以看到模型除了左上角的水印，圖片中的文字基本都是識(shí)別出來(lái)了，盡管有部分文字識(shí)別錯(cuò)誤，但還在可以接受的范圍之內(nèi)。

不過(guò)需要注意的是，雖然可以一次性識(shí)別許多種語(yǔ)言，但并非所有語(yǔ)言都可以一起用，通常是公共語(yǔ)言和一個(gè)特殊語(yǔ)種可以一起識(shí)別，相互兼容，比如英語(yǔ)和日語(yǔ)。

如果你的電腦沒有GPU或者顯存不足，可以加一個(gè)gpu=false的參數(shù)僅使用CPU運(yùn)行：

reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'], gpu = False)

另外，這個(gè)模塊還支持直接使用命令行運(yùn)行，相當(dāng)方便，大家可以試試：

easyocr -l ch_sim en -f test.png --detail=1 --gpu=True

我們的文章到此就結(jié)束啦~

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