Python EasyOCR库实例用法介绍

简介

EasyOCR是一款基于Python的OCR库，可以实现对多语言的文字检测和识别。EasyOCR具有以下特点：

• 可以检测多种语言文字，包括中文、英文、日语、韩语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语等。
• 可以处理多种格式的图片，包括jpg、png、bmp等。
• 准确率高，具有一定的鲁棒性。

安装

安装EasyOCR需要在终端中使用pip命令进行安装。可以在终端中执行以下命令：

pip install easyocr

示例

示例1：基本用法示例

下面我们来看一个使用EasyOCR识别图片中文字的基本例子。

在终端中输入以下代码：

import easyocr

reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=False)
result = reader.readtext('example.jpg', detail=0)
print(result)

上面的代码中，首先导入了EasyOCR库，然后创建了一个Reader实例，指定了需要识别的语言类型为ch_sim和en，其中ch_sim代表中文简体，en代表英文。其中的gpu参数表示是否使用GPU加速，默认为True，如果电脑没有支持GPU的显卡，需要将其置为False。

接下来使用Reader实例中的readtext方法，对名为example.jpg的图片进行识别，detail=0代表只返回识别出来的文字，不返回其位置信息和置信度。最后将识别结果打印在控制台中。

示例2：调整阈值示例

在一些情况下，EasyOCR对于某些文字识别的准确率可能不够高。这时，我们可以调整EasyOCR的阈值，使其对某些文字的识别更为准确。

在终端中输入以下代码：

import easyocr

reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=False, detail=1, batch_size=1, paragraph=True)
reader.focused_scene = ['text', 'signage']

result = reader.readtext('example.jpg',  min_size=10, contrast_ths=0.1, adjust_contrast=0.5, text_threshold=0.7, low_text=0.4, link_threshold=0.4,canvas_size=2560)

print(result)

在上面的代码中，我们调用了EasyOCR的几个参数：

• min_size：文字的最小像素值。默认为10。
• contrast_ths：提高对比度的阈值。值越低对比度增加的范围越大，但分叉点多导致结果不佳。值越高对比度增加的变化越容易跳过重点文本。默认为0.1。
• adjust_contrast：光线调整值。默认为0.5。
• text_threshold： 文本值。默认为0.7。
• low_text：低文本值。默认为0.4。
• link_threshold：链接值。默认为0.4。
• canvas_size：画布大小。默认为2560。

需要注意的是，以上参数调整应根据具体情况进行，提高准确率。

总结

本篇文章介绍了EasyOCR库的基本用法和调整阈值的示例。EasyOCR是一款强大的OCR库，可以应用于多种场景，具有较高的准确率和鲁棒性。在实际开发中，可以根据具体需求对EasyOCR的参数进行调整，从而获得更高的准确率。