Python 入门案例：使用 tr-Text Recognition 实战打造 OCR 应用

2023-10-29 01:28:57

使用 Python 和 tr-Text Recognition 打造 OCR 应用

介绍

OCR（光学字符识别）是一种计算机技术，用于将图像中的文本提取到计算机可读的格式。OCR 系统使用机器学习或深度学习算法来识别图像中的字符。

tr-Text Recognition 是一个 Python 库，它使用深度学习来实现 OCR。该库提供了简单的 API，您可以使用它来加载图像、预处理图像、检测文本行和单词，以及识别文本。

项目设置

要开始使用 tr-Text Recognition，您需要安装该库。您可以使用 pip 安装该库，如下所示：

pip install tr-text-recognition

您还需要下载该库附带的预训练模型。您可以从 GitHub 下载该模型。

加载图像

要加载图像，您可以使用 tr.load_image() 函数。该函数接受一个图像文件的路径作为参数，并返回一个 tr.Image 对象。

import tr

image = tr.load_image("image.jpg")

预处理图像

在识别文本之前，您需要对图像进行预处理。预处理步骤包括调整图像大小、转换为灰度图像以及应用阈值。

image = image.resize((640, 480))
image = image.convert("L")
image = image.threshold(128)

检测文本行和单词

要检测文本行和单词，您可以使用 tr.detect_text() 函数。该函数接受一个 tr.Image 对象作为参数，并返回一个包含文本行和单词的列表。

lines = tr.detect_text(image)

识别文本

要识别文本，您可以使用 tr.recognize_text() 函数。该函数接受一个文本行或单词作为参数，并返回识别的文本。

for line in lines:
    text = tr.recognize_text(line)
    print(text)

完整示例

以下是一个完整的示例，演示如何使用 Python 和 tr-Text Recognition 库构建一个简单的 OCR 应用程序：

import tr

# 加载图像
image = tr.load_image("image.jpg")

# 预处理图像
image = image.resize((640, 480))
image = image.convert("L")
image = image.threshold(128)

# 检测文本行和单词
lines = tr.detect_text(image)

# 识别文本
for line in lines:
    text = tr.recognize_text(line)
    print(text)