Comment construire un OCR en Python

Prérequis du moteur OCR (reconnaissance optique de caractères)

Avant de nous plonger dans les détails de la construction de notre système OCR, voici quelques éléments dont vous aurez besoin :

1. Python : assurez-vous d'avoir Python installé sur votre ordinateur. Vous pouvez le télécharger depuis le site web officiel de Python .
2. Installez Tesseract OCR : Tesseract OCR est un moteur OCR open-source développé par Google. C'est un outil puissant que nous utiliserons dans notre projet. Vous pouvez télécharger la bibliothèque Tesseract depuis GitHub et consulter la procédure d'installation de Tesseract OCR.

3. Bibliothèques Python : Nous utiliserons deux bibliothèques Python importantes pour ce projet : pytesseract et la bibliothèque opencv-python . Vous pouvez les installer en utilisant la commande suivante dans votre invite de commandes ou votre terminal :

   pip install pytesseract opencv-python

   pip install pytesseract opencv-python

   SHELL

Comment créer un système OCR en Python : Figure 1

Étapes de la construction du système OCR

Vous pouvez facilement créer un système OCR en utilisant du code Python grâce aux bibliothèques OCR Python et à un simple script Python.

import cv2  # OpenCV library for computer vision
import pytesseract  # Tesseract library for OCR

import cv2  # OpenCV library for computer vision
import pytesseract  # Tesseract library for OCR

# Load the image using OpenCV
image = cv2.imread('sample_image.png') 

# Convert the image to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

# Apply thresholding or other preprocessing techniques if needed
# This step helps in enhancing the quality for better OCR results

# Load the image using OpenCV
image = cv2.imread('sample_image.png') 

# Convert the image to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

# Apply thresholding or other preprocessing techniques if needed
# This step helps in enhancing the quality for better OCR results

# Set the path to the Tesseract executable
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

# Use pytesseract to perform OCR on the grayscale image
text = pytesseract.image_to_string(gray_image)

# Set the path to the Tesseract executable
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

# Use pytesseract to perform OCR on the grayscale image
text = pytesseract.image_to_string(gray_image)

# Display the original image using OpenCV
cv2.imshow('Original Image', image) 
cv2.waitKey(0) 

# Print the extracted text to the console
print("Extracted Text:", text) 

cv2.destroyAllWindows()  # Close the OpenCV window

# Display the original image using OpenCV
cv2.imshow('Original Image', image) 
cv2.waitKey(0) 

# Print the extracted text to the console
print("Extracted Text:", text) 

cv2.destroyAllWindows()  # Close the OpenCV window

IronOCR

Dans un monde inondé de données, la capacité de convertir sans effort un texte imprimé en contenu lisible par machine est une capacité transformatrice.

Découvrez IronOCR – une technologie de pointe qui permet aux développeurs d'intégrer facilement des fonctionnalités robustes de reconnaissance optique de caractères (OCR) dans leurs applications.

Que vous extrayiez des données de documents numérisés, automatisiez la saisie de données ou amélioriez l'accessibilité, IronOCR offre une solution complète qui transcende les limites de la reconnaissance de texte traditionnelle.

Dans cette exploration, nous plongeons dans l'univers d'IronOCR, découvrant ses fonctionnalités polyvalentes et soulignant son potentiel pour combler le fossé entre les mondes physique et numérique.

Install-Package IronOcr

using IronOcr;
using System;

var ocr = new IronTesseract();

using (var input = new OcrInput())
{
    input.AddImage("r3.png");
    OcrResult result = ocr.Read(input);
    string text = result.Text;
    Console.WriteLine(result.Text);
}

using IronOcr;
using System;

var ocr = new IronTesseract();

using (var input = new OcrInput())
{
    input.AddImage("r3.png");
    OcrResult result = ocr.Read(input);
    string text = result.Text;
    Console.WriteLine(result.Text);
}

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons exploré le processus de construction d'un système de reconnaissance optique de caractères (OCR) en Python, révélant la capacité d'extraire du texte à partir d'images avec une facilité remarquable.

En tirant parti de bibliothèques comme Tesseract et OpenCV, nous avons franchi les étapes essentielles, du chargement et du prétraitement des images à l'utilisation du moteur OCR Tesseract pour l'extraction de texte.

Nous avons également abordé les défis potentiels tels que les limitations de précision, que des solutions avancées comme IronOCR visent à résoudre.

Que vous optiez pour une solution artisanale ou que vous adoptiez des outils sophistiqués, le monde de la reconnaissance optique de caractères (OCR) vous promet de transformer les images en texte exploitable, de rationaliser la saisie des données et d'améliorer l'accessibilité. Grâce à ces nouvelles connaissances, vous êtes prêt à entreprendre un voyage qui fusionne harmonieusement les mondes visuel et numérique.

Pour commencer à utiliser IronOCR, veuillez consulter le lien suivant. Pour consulter le tutoriel complet sur l'extraction de texte à partir d'images, cliquez ici .

Si vous souhaitez essayer IronOCR gratuitement dès aujourd'hui, assurez-vous de vous inscrire à l' essai proposé par IronOCR pour explorer toutes ses utilisations et son potentiel dans un environnement commercial sans filigrane. Pour continuer à l'utiliser une fois les 15 jours écoulés, il suffit d'acheter une licence .