- 当提取图像中的文本时,不同的 OCR 库有各自的特点和优势.以下是对每个库进行详细阐述:
1.Tesseract
- 简介:Tesseract是由Google开源的免费OCR引擎,目前由社区维护.它支持多种语言和字体,并且在处理标准文本方面表现良好.
优势:
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支持多种语言和字体.
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在处理标准文本和清晰图像时表现良好.
示例代码:
from PIL import Image
import pytesseractimg = Image.open('image.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(img)print(text)
2. OCR.space API
- 简介:OCR.space API是一个在线 OCR 服务,提供简单易用的接口,支持多种文件格式和语言.用户可以通过发送 HTTP 请求来使用该服务.
优势:
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提供简单易用的 API 接口.
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支持多种文件格式和语言.
示例代码:
import requests
发送 POST 请求到 OCR API
response = requests.post('https://api.ocr.space/parse/image',
data={'url': 'image_url', 'apikey': 'your_api_key'})result = response.json()
text = result['ParsedResults'][0]['ParsedText']print(text)
3. EasyOCR
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简介:基于PyTorch的OCR引擎,支持多种语言和字体.
示例代码:
import easyocr
reader = easyocr.Reader(['en'])
result = reader.readtext('image.jpg')for detection in result:
print(detection[1])
4.Pytesseract
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简介:Tesseract的Python 封装,易于使用.
from pytesseract import image_to_string
from PIL import Imageimg = Image.open('image.jpg')
text = image_to_string(img)print(text)
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以上是四个常用的 OCR 库及其示例代码,您可以根据自己的需求选择合适的库来提取图像中的文本.
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