Python如何使用EasyOCR工具识别图像文本

下面是Python如何使用EasyOCR工具识别图像文本的完整攻略。

1. 安装EasyOCR

使用pip命令安装EasyOCR：

pip install easyocr

2. 导入EasyOCR并使用它进行文本识别

在Python代码中导入EasyOCR库：

import easyocr

然后通过以下代码来进行图像文本识别：

reader = easyocr.Reader(['ch_sim'])
result = reader.readtext('your_image.jpg')
print(result)

以上代码中的参数['ch_sim']代表使用中文简体语言模型进行识别。如果需要使用其他语言模型，则需要进行相应的修改。参数'your_image.jpg'代表要识别的图像文件，可以将文件名替换成相应的图像文件路径。

识别结果将以列表形式返回，其中每个元素表示一个识别的文本区域，包含以下信息：

• 文本内容：text。
• 文本所在矩形边框的四个角点坐标（顺序为左上、右上、右下、左下）：bbox。
• 文本的置信度，即识别结果的可信度：score。

例如，以下是一个示例图像的文本识别结果：

[
    (u'关向宇', 
     [[161, 97], [208, 97], [208, 115], [161, 115]], 
     0.97133037),
    (u'Python课程设计', 
     [[280, 97], [394, 97], [394, 115], [280, 115]], 
     0.98500574)
]

以上识别结果表示图像中存在两个文本区域，分别为“关向宇”和“Python课程设计”，识别结果的置信度分别为0.97和0.99。

3. 高级应用示例：使用EasyOCR自定义语言模型

EasyOCR还支持自定义语言模型，可以通过添加字典等方式来提高识别效果。

以下是一个示例代码，演示了如何使用自定义的语言模型进行文本识别：

import easyocr

# 定义自定义语言模型字典
custom_lang_dict = {
    'kz': '0123456789абғдеёжзийклмнопрстуұүфхцчшщъыіьэюяABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ',
}

# 创建EasyOCR Reader实例
reader = easyocr.Reader(['kz'], lang_dicts=custom_lang_dict)

# 读取图像并进行文本识别
result = reader.readtext('your_image.jpg')
print(result)

以上代码中，custom_lang_dict是自定义语言模型字典，其中'kz'是指定的语言模型名称，字典中的内容为该语言模型包含的字符集。

接着，我们通过easyocr.Reader构造函数传递lang_dicts=custom_lang_dict参数，将自定义的语言模型添加到识别器中。

最后，我们调用识别器的readtext方法进行文本识别，得到相应的识别结果。

这样，我们就完成了一次基于EasyOCR的图像文本识别。