一、概况

OCR是Optical Character Recognition的缩写，光学字符识别的意思。
EasyOCR是一个python模块，用于从图像中提取文本。它是一个通用的OCR，既可以读取自然场景文本，也可以读取文档中的密集文本。目前支持80多种语言，并且还在扩展。

目前支持的语言

左边是支持的语言，右边是支持的语言对应的代码1
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二、安装指南（windows）

如果使用pytorch，可以再pytorch网站安装与查看说明使用。确保选择正确的CUDA版本。如果您打算只在CPU模式下运行，请选择CUDA = None。

1、通过pip安装

pip install easyocr

2、通过源代码安装

pip install git+git://github.com/jaidedai/easyocr.git

三、代码运用OCR

要识别的图片

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1、代码_I

# 引入库
import easyocr
#设置要识别繁体中文和英文两种语言
reader = easyocr.Reader(['ch_tra', 'en']) #如果不用gpu可以设gpu=False
#设置要识别的图片
result = reader.readtext('chinese_tra.jpg')
#打印识别结果
print(result)

识别结果_1

输出的是列表格式，每一项分别代表文本框坐标[x，y]、文本和模型置信度的列表。
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2、代码_II

# 引入库
import easyocr
#设置要识别繁体中文和英文两种语言
reader = easyocr.Reader(['ch_tra', 'en']) #如果不用gpu可以设gpu=False
#设置要识别的图片
result = reader.readtext('chinese_tra.jpg', detail = 0)
#打印识别结果
print(result)

识别结果_2

输出的是列表格式，每一项是识别到的文本。
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3、代码_III

# 引入库
import easyocr
#设置要识别繁体中文和英文两种语言
reader = easyocr.Reader(['ch_tra', 'en']) #如果不用gpu可以设gpu=False
#设置要识别的图片
result = reader.readtext('chinese_tra.jpg', detail = 0, paragraph=True)
#打印识别结果
print(result)

识别结果_3

输出的是列表格式，内容直接是识别到的文本，不分项。
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4、代码_IV

前三块代码识别图片输入的是本地图片路径

result = reader.readtext('chinese_tra.jpg')

字节格式的图像信息识别可以改写成如下代码：

with open("chinese_tra.jpg", "rb") as f:
    img = f.read()
result = reader.readtext(img)

URL网页图片信息识别可以改成如下代码

result = reader.readtext('图片的URL网址信息')

运行报错处理

如果运行程序的时候，程序自动下载模型出错，或者中断
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可以点击这里进行手动下载模型，下载好的模型复制粘贴到路径：C:\Users\**********\.EasyOCR\model\ 下即可正常使用。