


Cara menggunakan alat EasyOCR untuk mengenali teks imej dalam Python
Apakah itu EasyOCR?
Penerangan: EasyOCR ialah modul ular sawa untuk mengekstrak teks daripada imej Ia adalah OCR tujuan umum yang boleh membaca teks dan dokumen padat semula jadi. Pada masa ini menyokong lebih 80 bahasa dan semua skrip penulisan popular termasuk: Latin, Cina, Arab, Sanskrit, Cyrillic dan banyak lagi.
EasyOCR ialah alat pengecaman aksara optik (OCR) yang dilaksanakan dalam PyTorch.
S: Apakah yang boleh anda lakukan dengan EasyOCR?
Penerangan: EasyOCR menyokong dua cara berjalan, satu ialah CPU yang biasa digunakan, dan satu lagi memerlukan sokongan GPU dan persekitaran CUDA perlu dipasang. Kami menggunakan Ia boleh melakukan pengecaman bahasa dan teks dalam gambar, seperti pengecaman gambar dalam program mini dan pengecaman plat kenderaan (iaitu, sistem pengurusan hutang kereta).
Pasang EasyOCR
Dalam tetingkap arahan, gunakan pip untuk memasang versi stabil EasyOCR.
pip install easyocr
Apabila menggunakan EasyOCR
import easyocr reader = easyocr.Reader( ['ch_sim', 'en'], gpu=False, model_storage_directory='model/.', user_network_directory='model/.', ) result = reader.readtext('examples/chinese.jpg')
untuk melaksanakan kod di atas, model pengesanan dan pengecaman akan dimuat turun secara automatik ke direktori yang ditentukan melalui rangkaian.
['ch_sim', 'en'],: Tentukan bahasa yang diiktiraf
gpu=False,: Tetapkan sama ada hendak menggunakan GPU ( EasyOCR Ia berjalan dengan lebih cekap pada GPU Set False apabila tiada GPU atau memori GPU tidak mencukupi)
model_storage_directory='model/.',: Kesan dan kenal pasti laluan storan model. (apabila tidak ditetapkan) Disimpan dalam direktori ~/.EasyOCR/model secara lalai)
Hasil pengecaman result
ialah senarai dan setiap item dalam senarai ialah hasil pengecaman dengan panjang 3
. Contohnya ([[189, 75], [469, 75], [469, 165], [189, 165]], '愚园路', 0.3754989504814148)
, nilai tersebut adalah kotak sempadan, teks yang dikesan dan keyakinan nilai masing-masing.
easyocr-server
EasyOCR server ialah pelayan untuk mengekstrak teks daripada imej. Ia ialah OCR tujuan umum yang boleh membaca teks pemandangan semula jadi dan teks padat dalam dokumen. Pada masa ini menyokong 80+ bahasa dan berkembang.
Langkah Pemasangan
Langkah 0. Muat turun pelayan easyocr daripada GitHub dan pasangkannya.
git clone https://github.com/hekaiyou/easyocr-server.git
Langkah 1. Pasang modul easyocr, botol dan gevent menggunakan PyPI.
cd easyocr-server pip install -r requirements.txt
Sahkan pemasangan
python main.py
Pelayar: http://localhost:8080/ocr/
CMD:
curl http://localhost:8080/ocr/ -F "language=en" -F "img_file=@examples/english.png"
Selepas pengesahan berjaya, anda sepatutnya dapat melihat hasil inferens yang dicetak dalam penyemak imbas.
Perkhidmatan penggunaan melalui Docker
Kami menyediakan Fail Docker untuk membina imej.
docker build -t easyocr-server:latest .
Jalankannya.
docker run -it -v {DATA_DIR}:/workspace/model -p 8083:8080 easyocr-server:latest
Language | Code Name |
---|---|
Abaza | abq |
Adyghe | ady |
Afrikaans | af |
Angika | ang |
Arabic | ar |
Assamese | as |
Avar | ava |
Azerbaijani | az |
Belarusian | be |
Bulgarian | bg |
Bihari | bh |
Bhojpuri | bho |
Bengali | bn |
Bosnian | bs |
Simplified Chinese | ch_sim |
Traditional Chinese | ch_tra |
Chechen | che |
Czech | cs |
Welsh | cy |
Danish | da |
Dargwa | dar |
German | de |
English | en |
Spanish | es |
Estonian | et |
Persian (Farsi) | fa |
French | fr |
Irish | ga |
Goan Konkani | gom |
Hindi | hi |
Croatian | hr |
Hungarian | hu |
Indonesian | id |
Ingush | inh |
Icelandic | is |
Italian | it |
Japanese | ja |
Kabardian | kbd |
Kannada | kn |
Korean | ko |
Kurdish | ku |
Latin | la |
Lak | lbe |
Lezghian | lez |
Lithuanian | lt |
Latvian | lv |
Magahi | mah |
Maithili | mai |
Maori | mi |
Mongolian | mn |
Marathi | mr |
Malay | ms |
Maltese | mt |
Nepali | ne |
Newari | new |
Dutch | nl |
Norwegian | no |
Occitan | oc |
Pali | pi |
Polish | pl |
Portuguese | pt |
Romanian | ro |
Russian | ru |
Serbian (cyrillic) | rs_cyrillic |
Serbian (latin) | rs_latin |
Nagpuri | sck |
Slovak | sk |
Slovenian | sl |
Albanian | sq |
Swedish | sv |
Swahili | sw |
Tamil | ta |
Tabassaran | tab |
Telugu | te |
Thai | th |
Tajik | tjk |
Tagalog | tl |
Turkish | tr |
Uyghur | ug |
Ukranian | uk |
Urdu | ur |
Uzbek | uz |
Vietnamese | vi |
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan alat EasyOCR untuk mengenali teks imej dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

MySQL Workbench boleh menyambung ke MariaDB, dengan syarat bahawa konfigurasi adalah betul. Mula -mula pilih "MariaDB" sebagai jenis penyambung. Dalam konfigurasi sambungan, tetapkan host, port, pengguna, kata laluan, dan pangkalan data dengan betul. Apabila menguji sambungan, periksa bahawa perkhidmatan MariaDB dimulakan, sama ada nama pengguna dan kata laluan betul, sama ada nombor port betul, sama ada firewall membenarkan sambungan, dan sama ada pangkalan data itu wujud. Dalam penggunaan lanjutan, gunakan teknologi penyatuan sambungan untuk mengoptimumkan prestasi. Kesilapan biasa termasuk kebenaran yang tidak mencukupi, masalah sambungan rangkaian, dan lain -lain. Apabila kesilapan debugging, dengan teliti menganalisis maklumat ralat dan gunakan alat penyahpepijatan. Mengoptimumkan konfigurasi rangkaian dapat meningkatkan prestasi

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Sambungan MySQL mungkin disebabkan oleh sebab -sebab berikut: Perkhidmatan MySQL tidak dimulakan, firewall memintas sambungan, nombor port tidak betul, nama pengguna atau kata laluan tidak betul, alamat pendengaran di my.cnf dikonfigurasi dengan tidak wajar, dan lain -lain. Langkah -langkah penyelesaian masalah termasuk: 1. 2. Laraskan tetapan firewall untuk membolehkan MySQL mendengar port 3306; 3. Sahkan bahawa nombor port adalah konsisten dengan nombor port sebenar; 4. Periksa sama ada nama pengguna dan kata laluan betul; 5. Pastikan tetapan alamat mengikat di my.cnf betul.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.
