用于从图像中提取文本的 Python 库

文本从图像中提取的介绍

在当今的数字时代，照片中包含的海量语言数据是一个有用但难以处理的数据源。光学字符识别 (OCR)，即从照片中提取文本的方法，在自动化、数字档案、增强现实和文档管理等多个领域的重要性日益增加。

得益于 OCR 技术，PC 可以识别包含文本的图像并将其转换为清晰的、机器可读的文本信息。该技术利用复杂的算法来识别图像中的模式、形状和字母，从而将照片转换为可用且可访问的文本结构。

Python 凭借其庞大的库和工具箱，提供了从图像中提取文本的有效方法。这些工具使开发人员能够轻松地将 OCR 功能集成到他们的应用程序中，分析大量的图像数据，并自动化文本提取过程。

光学字符识别 (OCR) 及其重要性

通过使用 OCR（光学字符识别）技术，计算机系统现在可以编辑和搜索各种文件格式，包括扫描的纸质文档、PDF 文档和数码相机照片。它通过分析图像中的字符形状和图案，将图像中的这些字符转换为机器可读的文本数据。

相关性

• 数字文档化

书籍、期刊、账单和表格是可以通过 OCR 转换为虚拟表示的物理文件的示例。数字化过程使文档更容易存储、检索和共享，从而减少了办公室工作并简化了文档管理流程。

• 可用性

对于进一步提高残疾人或视力障碍者的可访问性，OCR 至关重要。OCR 技术通过将嵌入图像中的文本转换为屏幕阅读器和其他辅助设备可以解释和显示的机器可读格式，使文本数据能够被更广泛的受众访问。

• 提取和分析数据

OCR 被广泛应用于银行、医疗保健和法律等领域，用于从合同、发票和收据等文档中提取相关信息。组织可以通过自动化提取过程，有效地从非结构化资源中提取结构化数据，从而促进更多分析、决策和业务流程自动化。

• 搜索和检索数据的能力

OCR 使得搜索和索引 PDF、扫描文件和照片中的文本成为可能。通过将基于图像的材料转换为可搜索文本，用户可以在大型文档存储库中更快速有效地找到特定信息。这提高了数据检索的生产力和效率。

• 效率和自动化

OCR 技术是数据输入和文档处理操作自动化的关键。通过自动化数据输入、表单处理和账单处理等繁琐的重复性操作，通过从图像中提取文本，组织可以节省大量时间和金钱。

流行的 Python 文本提取库

• Pytesseract，或 Tesseract OCR

Tesseract OCR 是最流行的开源 OCR 引擎之一。名为 pytesseract 的 Python 包装器提供了用户友好的接口，可将 Tesseract OCR 功能集成到 Python 程序中。它提供预处理和自定义选项以及多语言支持。

• OpenCV（开源计算机视觉库）

尽管 OpenCV 主要专注于视觉分析任务，但它是一个功能强大的库，也具有从图像中获取文本的功能。它提供了可以集成到 OCR 技术中的单词识别、轮廓检测和图像训练功能。尽管 OpenCV 不是专门的 OCR 库，但它通常与其他 OCR 工具一起用于文本本地化和图像增强等任务。

• PyOCR

PyOCR 是一个 Python 包装器，支持 Tesseract、Cuneiform 和许多其他 OCR 引擎。它提供了一个单一的接口，用户可以通过该接口轻松访问多个 OCR 引擎并在它们之间切换。PyOCR 支持多种语言，并使将 OCR 功能集成到 Python 程序中变得更加容易。

• EasyOCR

EasyOCR 是一个轻量级的 OCR 库，基于深度学习，支持超过 80 种语言。它通过提供经过训练的文本和身份识别模型，可以轻松完成 OCR 任务，只需很少的练习。EasyOCR 支持 CPU 和 GPU 加速，并提供简单的文本提取 API。

• Kraken

Kraken 是一个可训练的 OCR 引擎，用于从图像中提取文本。由于它允许用户使用自己的数据集训练自定义模型，因此适用于专业领域或语言。Kraken 在模型设置和训练方面提供了灵活性，并支持各种预处理方法。

• Google Cloud Vision API (google-cloud-vision)

Google 提供了一个基于云的 OCR 服务，称为 Google Cloud Vision API。虽然不是独立的 Python 库，但使用 Python 编写的应用程序可以轻松使用 Cloud Vision API，这得益于 google-cloud-vision Python 包。它支持 50 多种语言，提供先进的 OCR 功能，包括文本检测、识别和语言检测。