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项目介绍
EasyOCR 是一个强大且多功能的光学字符识别工具，专为需要从图像中提取文本的开发者设计。它支持超过80种语言和书写体系，包括拉丁文、中文、阿拉伯文、天城文、西里尔文等。这种全面的语言覆盖使其适用于广泛的场景，从文档扫描到标志翻译。
路牌精准识别
特点
EasyOCR 是一款支持本地或云端部署、具备高精度识别能力、高度可定制且能处理复杂版式与非文本元素的先进OCR工具，配备半自动标注工具以简化数据准备流程。
本地部署或云API ：EasyOCR 可以在本地服务器上部署，也可以通过云API服务使用，提供灵活的选择以满足特定需求。
高精度 ：能够根据用户的数据将准确度提升至99%以上，确保文本提取的可靠性。
高度可定制 ：完全可定制化，支持80多种语言，并允许用户用自己的数据训练模型。
版式识别 ：EasyOCR 能够识别复杂的版式结构，如表格和表单。
条码与二维码提取 ：可以提取图像中的签名、二维码和条形码。
半自动标注工具 ：简化了数据集的标注过程，提高效率并减少人工劳动。
开源成就
目前已经取得23.1K Star
主要功能
EasyOCR 的核心功能包括：
支持多种语言和书写体系的文本识别。
布局分析，用于理解并从结构化的文档中提取文本，例如表格和表单。
提取额外元素，如条形码、二维码和签名。
安装指南
为了安装 EasyOCR，请使用
pip
获取最新稳定版本：
pip install easyocr
对于最新的开发版本，使用：
pip install git+https://github.com/JaidedAI/EasyOCR.git
在 Windows 系统上，需先根据官方 PyTorch 指南安装
torch
和
torchvision
。如果仅使用 CPU 运行，则在安装时选择 CUDA=None。
使用示例
首先，导入库并初始化
Reader
类，指定所需的语言,这里我们用中文
import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'])
result = reader.readtext('路牌.png')
for res in result:
print(res)
识别结果
| No. | Text | Confident Score |
|---|---|---|
| 0 | 西 | 0.3276 |
| 1 | 凤台路 | 0.7183 |
| 2 | 末来路 | 0.4655 |
| 3 | [89 | 0.0066 |
| 4 | 7。; | 0.0002 |
| 5 | 尺4 | 0.0218 |
| 6 | 凤凰东路 | 0.8949 |
| 7 | 凤鸣路 | 0.9243 |
| 8 | 「89 | 0.0139 |
| 9 | 怊49 | 0.0002 |
| 10 | 旧) | 0.028 |
| 11 | 尉 | 0.0019 |
| 12 | 「89 | 0.0133 |
| 13 | 英协路 | 0.7195 |
| 14 | 川9 | 0.0016 |
| 15 | 尺4 | 0.0587 |
| 16 | 货站街 | 0.9771 |
| 17 | 金水路 | 0.9369 |
| 18 | 勺;^ :^ | 0.0468 |
图片识别标注
命令行运行
通过命令行执行 OCR，命令如下：
easyocr -l ch_sim en -f chinese.jpg --detail=1 --gpu=True
此命令将在图像
chinese.jpg
上进行 OCR 处理，使用中文和英文作为目标语言，并显示详细输出，利用 GPU 加速。
EasyOCR 为希望在其应用程序中集成 OCR 功能的开发者提供了强大的解决方案，具有广泛的语言支持、高精度以及可定制性。
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