OCR识别常见的八大开源工具

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开源
OCR技术作为一项重要的人工智能技术,已经得到了广泛的应用,并且将会越来越重要。通过使用开源的OCR框架和工具,开发者可以更灵活地构建高质量的OCR应用程序,实现更多实际的场景应用。

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作者 | 陈小兵

审校 | 重楼

OCR(光学字符识别)是一种将图像中的文字自动转换为可编辑文本的技术。现在,各大厂商均有提供各种场景的OCR识别的API。但是,也有一些开源的OCR框架和工具,可以支持自我定制和训练,使得开发人员能够更加灵活地应对不同场景下的OCR需求。

一、OCR开源工具的优点

使用OCR开源工具可以使文本识别更加自动化、高效化和准确化,从而为各种应用场景带来了便利性和实用性。相对于商业OCR软件,开源OCR工具有以下优势:

免费使用:没有商业软件的版权和授权限制,开源OCR工具提供的功能都可以免费使用。

开放源代码:源代码公开,可以根据需要对其进行修改和定制化。

灵活可扩展:可以根据实际需要选择不同的工具,并且这些工具在不同式样和领域都有应用实践,具有普遍性和可扩展性。

二、八大常见的OCR开源工具

1.Tesseract

Tesseract是一款由Google维护的开源OCR引擎,开源、免费、支持多语言、多平台。它可以处理很多类型的图像,并且还支持多种字体和文本布局。

2.Tesseract.js

Tesseract.js是一个JavaScript版本的Tesseract OCR,支持100多种语言,使用也非常简单,可以使用npm安装,也可以直接在页面中引用js。因为是基于JavaScript运行,因此无需进行任何额外的配置。

3.PaddleOCR

PaddleOCR是百度开源的一套OCR库,旨在打造一套丰富、领先、实用的OCR工具库,助力开发者训练出更好的模型,并应用落地。PaddleOCR包括文本检测模型和文本识别模型两个部分,支持多种语言和复杂情况下的文字识别。

4.EasyOCR

EasyOCR是基于Tesseract OCR引擎的OCR识别库,用于图像识别输出文本,目前支持80多种语言。此外,EasyOCR还具有更好的文本排列和字检测准确度,并且易于使用和快速部署。

5.MMOCR

MMOCR是基于PyTorch和MMDetection的开源工具箱,专注于文本检测、文本识别以及相应的下游任务,如关键信息提取。它在各种场景下都具有出色的性能,可以满足复杂场景下的OCR需求。

6.simple-ocr-opencv

simple-ocr-opencv是基于OpenCV和Numpy的OCR识别引擎。它提供了一种简单但可靠的方法来处理常见的OCR任务,可以轻松地集成到您的Python工程中。

7.OCRmyPDF

OCRmyPDF是基于Tesseract-OCR开发、训练的文字识别提取的开源项目。它可以将扫描或图像文件中的文本转换为可编辑的PDF文档。

8.Umi-OCR

Umi-OCR是基于PaddleOCR实现的一款开源的文字识别工具。它可以快速为您生成高质量的OCR模型,并提供简单易用的API,支持多种语言和文件格式。它特别适用于需要进行自定义训练的OCR应用程序。

三、八大OCR开源工具基本使用命令

1.Tesseract

官方地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

git clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git
cd tesseract
./autogen.sh
./configure
make
sudomake install

2.Tesseract.js

官方地址:https://github.com/naptha/tesseract.js

import Tesseract from 'tesseract.js';
Tesseract.recognize('/path/to/image.png')
.then(function(result){
console.log(result.text);
})

3.PaddleOCR

官方地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

pip install paddleocr

使用示例:

import paddleocr
# 初始化识别器
ocr = paddleocr.OCR()
# 读取图像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = paddleocr.read_image(img_path)
# 进行OCR识别
result = ocr.ocr(img)
# 输出识别结果
for line in result:
print(line)

4.EasyOCR

官方地址:https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

pip install easyocr

使用示例:

import easyocr
#初始化OCR识别器
reader = easyocr.Reader(['en', 'ch'])
#读取图像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = easyocr.imgproc.read(img_path)
#进行OCR识别
result = reader.readtext(img)
#输出识别结果
for line in result:print(line)

5.MMOCR

官方地址:https://github.com/open-mmlab/mmocr

pip install mmocr

使用示例:

import mmocr
# 初始化OCR识别器
pipeline = mmocr.Pipeline(cnotallow='configs/textrecog/detector/tp_det_mv3_db.yml')
# 读取图像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = mmcv.imread(img_path)
# 进行OCR识别
result = pipeline(img)
# 输出识别结果
for line in result:
print(line['text'])

6.simple-ocr-opencv

官方地址:https://github.com/goncalopp/simple-ocr-opencv

pip install simple-ocr-opencv

使用示例:

import cv2
from simple_ocr import OCR
# 初始化OCR识别器
ocr = OCR()
# 读取图像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = cv2.imread(img_path)
# 进行OCR识别
result = ocr.ocr(img)
# 输出识别结果
print(result)

7.OCRmyPDF

官方地址:https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF

pip install ocrmypdf

使用示例:

ocrmypdf /path/to/input.pdf /path/to/output.pdf

8.Umi-OCR

官方地址:https://github.com/umi-lib/UMI-OCR

pip install umi-ocr

使用示例:

import umi_ocr
# 初始化识别器
ocr = umi_ocr.OCR()
# 读取图像文件
img_path = '/path/to/image.png'
img = umi_ocr.read_image(img_path)
# 进行OCR识别
result = ocr.ocr(img)
# 输出识别结果
print(result)

四、OCR实际应用场景

在本文中,我们介绍了八种常见的开源OCR框架和工具,包括Tesseract、Tesseract.js、PaddleOCR、EasyOCR、MMOCR、simple-ocr-opencv、OCRmyPDF和Umi-OCR。这些工具具有不同的特点和优势,可以根据实际需要进行选择。下面列出了这些工具的一些实际应用场景:

Tesseract:广泛应用于图像识别和文本转换领域,如扫描仪、数字化文档等。

Tesseract.js:用于网页端OCR识别,可实现将图像中的文字转为可编辑文本,适用于在线编辑器、智能表单、在线阅读器等应用场景。

PaddleOCR:适用于复杂文本场景下的OCR识别,比如身份证、银行卡、车牌等。

EasyOCR:适用于文本排列和字检测准确度要求较高的 OCR 应用场景,如名片识别、发票识别、商品标签识别等。

MMOCR:适用于中英文混合、竖排文字、非结构化场景下的OCR识别,如手写字、表格、小说等。

simple-ocr-opencv:适用于处理常见的OCR任务,如身份证、营业执照、车牌等。

OCRmyPDF:将扫描或图像文件中的文本转换为可编辑的PDF文档,适用于需要编辑PDF文档的场景。

Umi-OCR:可以帮助用户快速生成高质量的OCR模型,并支持多种语言和文件格式。适用于需要自定义训练的OCR应用程序。

五、OCR技术国内应用情况

OCR技术在信创领域中应用广泛,主要包括文字识别、表格识别、印刷体识别以及各种证件的识别。随着各种开源OCR工具的出现和不断完善,OCR技术得到了广泛应用,国内OCR技术也已相对成熟,并且得到广泛应用。常见的厂商有图鼎科技、中标信息、神州数码、讯飞OCR等,互联网公司如阿里云、腾讯云也推出了自己的OCR技术产品。

这些OCR技术可以应用于各个领域,例如:

  • 电子商务:在订单处理、发票管理、商品识别等方面的应用,提高效率和准确性。
  • 金融服务:在银行卡、身份证、证券账户等领域的识别,可以提高客户体验,降低工作量和出错率。
  • 医疗健康:在病历管理、药品监管、个人隐私信息保护等方面的应用也十分重要。

除此之外,OCR技术还可以用于政务管理、教育、交通运输、安防等各个领域。应用范围广泛,具有广阔的市场前景。

当然,OCR技术也存在一些缺陷。例如,一些手写文字识别的准确性尚待提高。在复杂环境下、格式多样化的文档处理中,OCR技术也可能出现误识别等问题。此外,OCR技术也需要不断地优化和改进,以适应新场景的需求并提高产品质量。

总体来说,OCR技术在信创领域中将会越来越重要,并且其应用也会不断扩展和深化。各家厂商可以通过技术创新、算法优化、运营推广等方面提高产品性能和竞争力,为用户带来更好的体验和服务。

综上所述,OCR技术作为一项重要的人工智能技术,已经得到了广泛的应用,并且将会越来越重要。通过使用开源的OCR框架和工具,开发者可以更灵活地构建高质量的OCR应用程序,实现更多实际的场景应用。

作者介绍

陈小兵,51CTO社区编辑,曾任职阿里巴巴集团安全部,北理工计算机学院博士在读,曾在北京网安总队工作10年;拥有丰富的信息系统项目经验以及18年以上网络安全经验。

责任编辑:武晓燕 来源: 51CTO技术栈
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