EasyOCR实际上是一个python包,它将pytorch作为后端处理程序。EasyOCR像任何其他OCR(谷歌的tesseract或任何其他OCR)一样从图像中检测文本,但在我使用它的参考资料中,我发现它是从图像中检测文本的最直接的方法,而且高端深度学习库(pytorch)在后端支持它,这使它的准确性更可靠。EasyOCR支持42多种语言用于检测目的。
可以在easyocr · PyPI 上查看easyocr模块说明信息以及用法。
easyocr.Reader设置语言列表,可以同时通过多种语言,但并非所有语言都可以一起使用,英语与每种语言兼容。将模型加载到内存中需要一些时间,但它只需要运行一次。
比如下面的设置语言,可根据图片中的文字类别来选择。
reader_ch_tra = easyocr.Reader(['ch_tra', 'en']),指定繁体中文和英语
reader_ch_sim = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en']),指定简体中文和英语
reader_ch_en = easyocr.Reader(['en']),指定英语
1、标牌文字识别

可以指定detail = 0来简单的输出。

可以在命令行中调用easyocr工具来实现命令行解析。

2、车牌识别

3、验证码识别

4、长篇文字

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