如何在 Python 中建立 OCR

OCR引擎（光學字符識別）的先決條件

在開始構建我們的OCR系統之前，您需要準備以下幾樣東西：

1. Python：確保您的電腦上已安裝Python。 您可以從官方Python網站下載。
2. 安裝Tesseract OCR：Tesseract OCR是由Google開發的開源OCR引擎。 這是我們專案中將用到的一個強大工具。 您可以從GitHub下載Tesseract庫並了解Tesseract OCR的安裝過程。

3. Python庫：我們在此專案中將使用兩個重要的Python庫：pytesseract和opencv-python庫。 您可以在命令行提示符或終端中使用以下命令安裝它們：

   pip install pytesseract opencv-python

   pip install pytesseract opencv-python

   SHELL

構建OCR系統的步驟

使用Python代碼和Python OCR庫及一個簡單的Python腳本，您可以輕鬆構建OCR。

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

在一個數據氾濫的世界裡，能夠輕鬆地將印刷文字轉換為機器可讀內容是一項改變遊戲規則的功能。

走進IronOCR – 一項尖端技術，使開發人員可以輕鬆將強大的光學字符識別（OCR）功能集成到他們的應用程序中。

無論是從掃描文檔中提取數據、自動化數據輸入還是提高無障礙性，IronOCR提供了一個可超越傳統文字識別界限的綜合解決方案。

在這次探索中，我們深入研究IronOCR的領域，揭示其多功能特性並突顯其在物理和數字世界之間架起橋樑的潛力。

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);
}

Imports IronOcr
Imports System

Private ocr = New IronTesseract()

Using input = New OcrInput()
	input.AddImage("r3.png")
	Dim result As OcrResult = ocr.Read(input)
	Dim text As String = result.Text
	Console.WriteLine(result.Text)
End Using

結論

在本教程中，我們已經探索了構建光學字符識別（OCR）系統的過程，揭示了以驚人的輕鬆從圖像中提取文本的能力。

通過使用Tesseract和OpenCV等庫，我們已經經歷了從加載和預處理圖像到使用Tesseract OCR引擎進行文本提取的基本步驟。

我們還提及了象IronOCR這樣的高級解決方案旨在解決的潛在挑戰，如準確性限制。

無論您選擇DIY路線還是採用複雜工具，OCR的世界都充滿了將圖像轉換為可實用文本、簡化數據輸入並提高無障礙性的可能性。 擁有這些新知識，您已經準備好踏上將視覺和數字領域無縫融合的旅程。

To get started with IronOCR visit the following link. 要查看如何從圖像中提取文字的完整教程，請訪問此處。

如果您想今天免費試用IronOCR，請務必選擇IronOCR提供的試用，以便在無水印的商業環境中探索其所有用途和潛力。 試用結束後的15天內繼續使用，您只需購買一個許可證即可。