2. PyOCR:PyOCR是一个简单易用的OCR库,它封装了Tesseract、Cuneiform、Cognitive Technologies和GOCR等多个OCR引擎,可以选择不同的引擎进行识别。PyOCR支持Python 2和Python 3,并且跨平台可用。 3. OpenCV:OpenCV是一个图像处理库,其中也包含了一些OCR相关的功能。OpenCV中提供了基于模板匹配的OCR实现,通过事先准备好的...
4. Gensim:Gensim 是一个开源的NLP(自然语言处理)和 OCR(光学字符识别)库,由英国 NLP 研究公司 Gensim 开发。Gensim 支持多种操作系统,包括 Windows、macOS 和 Linux 等。Gensim 提供了丰富的 NLP 和 OCR 功能,支持多种语言和字体。 在众多 Python OCR 库中,Tesseract 和 GOCR 是目前最受欢迎的两个库。Tesse...
1. Python语言:Python语言具有强大的支持库和丰富的生态,可以方便地实现图像处理和文本识别等功能。 2. 跨平台:Python OCR库支持多种操作系统,可以实现不同平台之间的数据交换和处理。 3. 强大的字符识别引擎:Python OCR库拥有诸如Tesseract、pytesseract和GOCR等强大的字符识别引擎,可以实现对图像中文本的高效识别。 4...
4. OpenCV OCR:OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库,具有强大的图像处理和分析功能。OpenCV 提供了一些OCR相关的功能,如文字检测、字符识别等。虽然不如专门的OCR库那么强大,但对于一些简单的文字识别任务,OpenCV 可以作为一个很好的选择。 5. Kraken:Kraken 是另一个开源的OCR引擎,它使用机器学习方法进行文字识别。
选择合适的 OCR 库取决于你的需求。如果你需要高准确率且可以忍受一些复杂性,Tesseract 和 Pytesseract 是不错的选择。如果你追求快速和简便,EasyOCR 可能会适合你。而如果你希望快速部署一个无需本地安装的解决方案,OCR.Space 是一个好选择。 总的来说,Python 中的 OCR 库各有千秋,建议根据自己的项目需求进行选...
Tesseract 是一个由Google开发的开源OCR引擎,支持多种语言的识别。由于其准确性和强大的社区支持,Tesseract是一款非常流行的文字识别库。 优势 开源且免费使用 支持多种语言 良好的社区支持 劣势 某些复杂场景下的表现可能不如其他工具 安装 Tesseract 可以通过Python的pytesseract库进行调用: ...
Python中有一个不错的OCR库-EasyOCR,在GitHub已有9700star。它可以在python中调用,用来识别图像中的文字,并输出为文本。 https://github.com/JaidedAI/EasyOCR EasyOCR支持超过80种语言的识别,包括英语、中文(简繁)、阿拉伯文、日文等,并且该库在不断更新中,未来会支持更多的语言。
Keras-OCR 是一个 Python 库,可通过 Keras 和 TensorFlow 框架简化 OCR 任务。它提供预训练模型,对各种文本和字体样式都具有高精度。其用户友好的 API 可轻松实现。Keras-OCR 具有灵活的配置功能,允许自定义输入图像大小和目标语言等参数。其开源特性促进了协作环境,提高了生产力并将 OCR 功能集成到 Python 应用程...
Breezedeus:CnOCR V2.3 新版发布:模型更好、更多、更大7 赞同 · 2 评论文章 CnOCR 是Python 3 下的文字识别(Optical Character Recognition,简称OCR)工具包,支持简体中文、繁体中文(部分模型)、英文和数字的常见字符识别,支持竖排文字的识别。自带了20+个训练好的识别模型,适用于不同应用场景,安装后即可直接使用。