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golang 怎麼實作ocr

PHPz
發布: 2023-03-31 10:54:04
原創
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近年來,隨著人工智慧技術的不斷提升和深入應用,OCR(Optical Character Recognition)技術被廣泛運用到各種場景中,如身份證、銀行卡等證件的掃描,學生答案卡的識別等等。而golang作為一門高效率、快速的程式語言,也受到了越來越多程式設計師的關注,那麼如何使用golang來實現OCR呢?本文就為大家詳細介紹golang實作OCR的方法以及相關技術。

首先,我們需要明確,OCR實現的核心是對圖片進行處理,把圖片中的文字內容提取出來。而golang中對於圖片的處理,可以使用image庫。 image庫是標準庫中的一個元件,主要用來對影像進行處理,其中包括了諸如圖片裁剪、縮放、旋轉等一系列的功能。另外,還需要用到第三方函式庫gocv,它是一個針對大規模的電腦視覺的golang開源函式庫,內部採用了opencv的c 函式庫。 gocv提供了豐富的影像處理和辨識演算法,可以實現類似OCR這樣的高階影像任務。

接下來,我們具體分為以下三個步驟來介紹實作方法:

第一步:取得圖片

首先,我們需要透過go語言提供的函式庫函數,打開並讀入圖片,然後使用opencv中的圖像處理方法將圖片轉換為灰階圖像,以便於後續對文字的擷取。程式碼如下:

func LoadImage(filePath string) (img mat.Matrix, err error) {
    img = gocv.IMRead(filePath, gocv.IMReadGrayScale)
    if img.Empty() {
        return nil, fmt.Errorf("error reading image")
    }
    return img, nil
}
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第二步:文字區域辨識

在獲得了圖片後,我們需要透過影像處理演算法,辨識出圖片中的文字區域,同樣可以利用opencv提供的函數來實現,例如使用圖像二值化的方法,在圖片中找到文字的輪廓,並用矩形框將其標記。程式碼如下:

func findTextRegion(img mat.Matrix, rect *gocv.Rect) (err error) {
    // 二值化处理
    thresh := gocv.NewMat()
    defer thresh.Close()

    gocv.Threshold(img, &thresh, 100, 255, gocv.ThresholdBinary)

    // 内部处理去除噪点
    kernel := gocv.GetStructuringElement(gocv.MorphRect, image.Pt(3, 3))
    defer kernel.Close()

    gocv.MorphologyEx(thresh, &thresh, gocv.MorphClose, kernel)

    //使用Contours方法,得到轮廓
    contours := gocv.FindContours(thresh, gocv.RetrievalExternal, gocv.ChainApproxSimple)

    // 找出轮廓矩形框
    var biggestArea float64
    for _, contour := range contours {
        area := gocv.ContourArea(contour)
        if biggestArea < area {
            biggestArea = area
            *rect = gocv.BoundingRect(contour)
        }
    }

    if biggestArea == 0 {
        return fmt.Errorf("can not find the region")
    }

    return nil
}
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第三步:文字辨識

在得到文字區域後,我們可以透過tesseract-ocr這個開源的OCR函式庫對文字訊息進行識別,然後透過golang將結果輸出即可。 tesseract-ocr支援多種語言,可依實際需求進行配置,辨識出來的結果準確率較高。程式碼如下:

func recognizeText(img mat.Matrix) (result string, err error) {
    tess := gosseract.NewClient()
    defer tess.Close()

    if err = tess.SetImageFromMatrix(img); err != nil {
        return "", err
    }

    return tess.Text()
}
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至此,OCR的實作已經全部完成。總的來說,golang實作OCR的步驟較為簡單明了,主要包括了讀取圖片、文字區域辨識和文字辨識三個步驟。在實際的開發中,可以根據具體情況進行最佳化和擴展,進一步提升辨識的效率和準確性。

最後,要注意的是,在使用OCR技術的同時,也需要考慮到安全性問題。由於OCR技術可以對圖片中的文字資訊進行提取,因此可能存在一定的隱私洩漏問題。在應用中,需要加強資料的保護和加密,以確保資料的安全性。

總之,golang實現OCR是一個很有意義的技術挑戰,既可以提升自身技能,也可以在各種實際場景中發揮重要作用。

以上是golang 怎麼實作ocr的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

來源:php.cn
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