之前为给位朋友分享过：GitHub开源：17M超轻量级中文OCR模型、支持NCNN推理，该项目仅仅支持中文OCR识别，本篇博文将分享支持100多种语言的OCR文字识别项目：Tesseract OCR。 Tesseract是一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎。 Tesseract 支持 unicode（UTF-8），可以“开箱即用” 识别100多种语言。Tesseract 架构如下所示： ? 使用Tesseract项目识别中文，效果如下所示： ? 项目地址请参见：Tesseract OCR
机器之心报道 参与：路 Easy OCR 支持 40 多种语言，所需的 GPU 内存为 2GB+，并且支持在 CPU 模式中运行。 今天，我们来介绍一个支持 40 多种语言的 OCR 库：Easy OCR。 支持 40+ 种语言，识别效果优秀 Easy OCR 支持对 42 多种语言执行 OCR 识别，包括简繁中文、日语、韩语、英语、德语、乌兹别克语、越南语、斯瓦希里语等。 ? Easy OCR 支持的语言清单。 下图展示了 Easy OCR 的识别效果： ? 关于 Easy OCR 的更多细节及代码详情，参见 GitHub 项目地址。 本文为机器之心报道，转载请联系获得授权。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
这两天我查找了很多免费OCR软件、类库，特地整理一下，今天首先来谈谈Tesseract，下一次将讨论下Onenote 2010中的OCR API实现。可以在这里查看OCR技术的发展简史。 这是因为tesseract默认只有语言包中没有中文包，如下图： ? 安装tesseract-ocr语言包 我们去GitHub下载我们需要的语言包，这里我只下载了chi_tra.traineddata和chi_sim.traineddata github：tesseract-ocr 为什么这里要强调语言包和psm，因为我们在使用中会用到， 比如多个语言包组合并且视为统一的文本块将使用如下参数： pytesseract.image_to_string(image,lang=" chi_sim+eng",config="-psm 6") 这里我们通过+来合并使用多个语言包。
导读 在爬虫过程中，难免会遇到各种各样的验证码，而大多数验证码还是图形验证码，这时候我们可以直接用 OCR 来识别。 需要注意的是，需要句选 Additional language data(download）选项来安装 OCR 识别支持的语言包，这样 OCR 便可以识别多国语言 。 接着，我们查看一下其支持的语言： tesseract --list-langs 运行结果示例： List of available languages (3):engosdequ 结果显示它只支持几种语言 ，如果想要安装多国语言，还需要安装语言包，官方叫作tessdata（下载链接） 利用Git命令将其下载下来并迁移到相关目录即可，不同版本的迁移命令如下所示。 可以发现，这里列出的语言就多了很多，比如chi_sim就代表简体中文，这就证明语言包安装成功了。
识别支持的语言包，但下载语言包实在是慢，我们可以直接从https://github.com/tesseract-ocr/tessdata下载zip的语言包压缩文件，解压后将tessdata-master 指定图片名称，outputbase指定输出文件名，-l指定识别的语言 #显示安装的语言包 tesseract --list-langs #显示帮助 tesseract --help tesseract --help-extra tesseract --version 进行测试： #统计安装的语言包，安装了168个语言包 C:\Users\Administrator.DESKTOP-6JT7D2H libtesseract-dev libleptonica-dev #安装语言包 git clone https://github.com/tesseract-ocr/tessdata.git sudo /tesseract tesseract 语言包：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata tesseract文档：https://github.com/tesseract-ocr
利用开源OCR引擎进行图片处理，目前可以识别超过100种语言，R语言可以借助tesseract调用OCR引擎进行相应操作。 ---- 转载于公众号R语言中文社区 一．核心函数介绍 ocr(image, engine = tesseract("eng")) tesseract(language = NULL, datapath 、当前版本 参数： lang 训练数据的语言格式简写，比如英语就是eng，可查看tessdata repository. ---- 三．文章小结 目前R软件通过tesseract包调用OCR引擎提取图片文本信息，对图片文本格式、噪声、对比度要求比较高，同时在多种语言（简体中文、英文等）混合时，提取准确度比较低，目前可以借助 Github：https://github.com/tesseract-ocr . ---- 延伸一：实践过程中乱码较多 [1] "L】 = ′,\n` /′ /` _ …翦\n\"\n酐 敬\n〖 》
选择需要的版本后开始下载，然后安装配置比较简单，就不多说了。语言包的作用就是可以识别多国语言，可在安装选项里选择，也可以自行下载。 （下载后的语言包需要解压后放到Tesseract-OCR/tessdata目录下） win安装 下载完成后双击，此时会出现如图1-25所示的页面。 ? 此时可以勾选Additional language data(download)选项来安装OCR识别支持的语言包，这样OCR便可以识别多国语言。然后一路点击Next按钮即可。 ，如果想要安装多国语言，还需要安装语言包，官方叫作tessdata（其下载链接为：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata）。 aze_cyrl bel ben bod bos bul cat ceb ces chi_sim chi_tra 可以发现，这里列出的语言就多了很多，比如chi_sim就代表简体中文，这就证明语言包安装成功了
使用可选的命令行参数指定语言。例如，python textshot.py eng + fra 将使用英语作为主要语言，使用法语作为次要语言。默认值为英语（eng）。 同时确保为其他语言安装了适用于 Tesseract 的数据文件。 建议将热键附加到此工具上。 Tesseract 支持 Unicode（UTF-8）字符集，可以识别超过 100 种语言，还包含多种输出支持，比如纯文本、PDF、TSV 等。 值得注意的是，在执行实际的 OCR 之前，Tesseract 会在内部执行多种不同的图像处理操作（使用 Leptonica 库）。 尽管要实现多种能力，但 chineseocr_lite 总体模型只有 17M。目前 chineseocr_lite 支持任意方向文字检测，在识别时会自动判断文本方向。
使用可选的命令行参数指定语言。例如，python textshot.py eng + fra 将使用英语作为主要语言，使用法语作为次要语言。默认值为英语（eng）。 同时确保为其他语言安装了适用于 Tesseract 的数据文件。 建议将热键附加到此工具上。 Tesseract OCR 引擎于 20 世纪 80 年代出现，更新迭代至今，它已经包括内置的深度学习模型，变成了十分稳健的 OCR 工具。 Tesseract 支持 Unicode（UTF-8）字符集，可以识别超过 100 种语言，还包含多种输出支持，比如纯文本、PDF、TSV 等。 值得注意的是，在执行实际的 OCR 之前，Tesseract 会在内部执行多种不同的图像处理操作（使用 Leptonica 库）。
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。 ? 「关于语言：」 这段代码有一段参数['ch_sim','en']，这是要识别的语言列表，因为路牌里有中文和英文，所以列表里添加了ch_sim（简体中文）、en（英文）。 可以一次传递多种语言，但并非所有语言都可以一起使用。英语与每种语言兼容，共享公共字符的语言通常相互兼容。 前文我们给出了EasyOCR支持的语言列表，并附有参数代号。 再读取一张文字较多的新闻稿图片： ? 作者一直在完善EasyOCR，后续计划一方面扩展支持更多的语言，争取覆盖全球80%~90%的人口；另一方面支持手写识别，并提高处理速度。
OCR是什么？ 有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。 所以说，OCR作用是对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息。 ❝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 「关于语言：」 这段代码有一段参数['ch_sim','en']，这是要识别的语言列表，因为路牌里有中文和英文，所以列表里添加了ch_sim（简体中文）、en（英文）。 可以一次传递多种语言，但并非所有语言都可以一起使用。英语与每种语言兼容，共享公共字符的语言通常相互兼容。 前文我们给出了EasyOCR支持的语言列表，并附有参数代号。 作者一直在完善EasyOCR，后续计划一方面扩展支持更多的语言，争取覆盖全球80%~90%的人口；另一方面支持手写识别，并提高处理速度。
tesseract //安装tesseract的同时安装训练工具 brew install --with-training-tools tesseract //安装tesseract的同时安装所有语言 ，语言包比较大，如果安装的话时间较长，建议不安装，按需选择 brew install --all-languages tesseract //安装tesseract，并安装训练工具和语言 brew 下载语言包 地址 : https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 我这里安装的是中文语言包 中文语言包 : https://github.com/tesseract-ocr 查看本地语言包 tesseract --list-langs ? /configure make && make install sudo ldconfig 我这里安装的是中文语言包 中文语言包 : https://github.com/tesseract-ocr/
在人机交互方面，大多人想到的都是语音交互，毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式，且语音识别、自然语言理解等技术目前也发展的相当不错。 ? 但是，我们也不得不忽视这样一个事实：我们每天都被文字所包围，像每天办公的文件、上课的板书、商品的介绍等等都是由文字组成的，并且这些文字在某一程度上也是语音交互的基础，而这其中关乎一个关键的技术——OCR 自然环境OCR进展 相比于传统的OCR，自然环境OCR最难的部分在于文本检测（将文字从图片中提取出来），因为它具有极大的多样性和明显的不确定性。 如文字中包含多种语言，每种语言含有多种字母，每个字母又可以有不同的大小、字体、颜色、亮度、对比度、排列和对齐方式等；因拍摄图像的随意性，文字区域还可能会产生变形、模糊断裂等现象。 文本检测首先要从图像中切割出可能存在的文字，即候选连通区域，目前被采取最多的方法是MSER（最大平稳极值区域）。
多语言识别模型效果升级：中文、英文、韩语、法语、德语、日文识别效果均优于 EasyOCR。 PPOCRLabel 通过内置高质量的 PPOCR 中英文超轻量预训练模型，可以实现 OCR 数据的高效标注。CPU 机器运行也是完全没问题的。话不多说，直接看 PPOCRLabel 效果演示： ? 最好的多语言模型效果 简单对比一下目前主流 OCR 方向开源 repo 的核心能力： 中英文模型性能及功能对比 ? 其中，多语言识别模型准确率对比（仅 EasyOCR 提供） ? 多语言场景：PaddleOCR 选择了开源数据 ICDAR2017 – MLT（多语言文本识别测试集），并抽取其中的法语、德语、日语、韩语数据作为评测集合。 其中测试图片大多来自于自然场景，例如广告牌、路标、海报等。 PP-OCR 开发体验再升级 动态图和静态图是深度学习框架常用的两种模式。
前言 最近参加“中国软件杯”的一个OCR识别相关的比赛。 （三）OCR难点 1、技术难点：如透视、缩放、弯曲、杂乱、字体、多语言、模糊等； 2、OCR应用常对接海量数据，但要求数据能够得到实时处理； 3、并且OCR应用常部署在移动端或嵌入式硬件，而端侧的存储空间和计算能力有限 ---- （五）多角度对比 对于OCR方向开发者而言，开源repo最吸引人的莫过于： ① 高质量的预训练模型; ② 简单易上手的训练代码; ③ 好用无坑的部署能力。 不支持 不支持 easyOCR 多语言 218M 0.2214 不支持 不支持 支持 PaddleOCR 多语言 3.5M 0.521 支持 支持 支持 对于语种方面，chineseocr_lite 仅支持中英文，easyOCR的优势在于多语言支持，非常适合有小语种需求的开发者，但PaddleOCR支持的语种也越来越丰富，目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语等多国语言。
业界首个中英文字段级多模态特征增强OCR结构化模型StrucTexT 现有的OCR结构化方案可以分为文本信息提取方法，图像信息提取方法和多模态信息提取方法： 文本信息提取方法：基于自然语言处理，提取图像中的文字序列 为了解决这一问题，百度OCR提出联合字符级别和字段级别的多模态预训练模型——StrucTexT： 1.首创字段级多模态特征增强：提出字段级文档结构建模，结合文本序列，提出遮罩式视觉语言模型、字段长度预测 在多模态信息表示上，StrucTexT构建文本、图像和布局的多模态特征，并提出“遮罩式视觉语言模型”，“字段长度预测”和“字段方位预测”三种自监督预训练任务促进跨模态特征交互，帮助模型学习模态间的信息关联 得益于StrucTexT模型对泛版式的多种复杂医疗影像的OCR结构化能力，通过结合行业业务术语，研发医疗影像结构化信息提取能力，在上层进行专业术语标准化输出，实现核保系统智能化。 医疗发票OCR结构化： 检查诊断报告OCR结构化： 费用结算单OCR结构化： 医学检验报告OCR结构化： 出院小结OCR结构化： 结束语 2020年9月22日，中国在第七十五届联合国大会上提出
一、导读 OCR方向的工程师，一定需要知道这个OCR开源项目：PaddleOCR 短短几个月，累计Star数量已超过8.5K， 频频登上Github Trending 日榜月榜， 称它为 OCR方向目前最火的 n多语言识别模型效果升级：在开源测试集评估，中文、英文、韩语、法语、德语、日文识别效果均优于EasyOCR。 PPOCRLabel通过内置高质量的PPOCR中英文超轻量预训练模型，可以实现OCR数据的高效标注。 CPU机器运行也是完全没问题的。 话不多说，直接看PPOCRLabel效果演示： ? 五、最好的多语言模型效果 简单对比一下目前主流OCR方向开源repo的核心能力： 中英文模型性能及功能对比 ? 其中，部分多语言模型性能及功能（F1-Score）对比（仅EasyOCR提供） ? 值得一提的是，目前已经有全球开发者通过PR或者issue的方式为PaddleOCR提供多语言的字典和语料，在PaddleOCR上已经完成了全球主流语言的广泛覆盖：包括中文简体、中文繁体、英文、法文、德文
多简单！多快！ 而第1种是调用本机OCR引擎进行文字识别的，一般情况下我们可以直接使用，其中使用了开源的Tesseract开源OCR引擎，但是，默认情况下仅支持英语、德语、西班牙语、法语和意大利语等5种语言： 那中文怎么办 - 2 - OCR引擎安装及使用 实际上，对于不同语言的识别，关键是能获取到Tesseract引擎的数据包，而这可以通过下载、安装Tesseract软件获得（软件下载链接见文末）。 选择引擎、要识别的图片路径后，OCR引擎设置里，打开“使用其他语言”开关，语言缩写里填上“chi_sim”，选择语言数据包的路径即可，如下图所示： 经过上面的步骤，即可以提取到图片里的文字信息，然后我们可以添加 为此，我对多张图片进行了测试。
自定义模板OCR基于业界领先的深度学习技术和图像处理技术,提供针对任意固定版式的卡证票据的结构化识别能力,产品可由用户建立键值对应关系自主定制模板,提升信息数据的提取和录入效率。
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