Pytesseract

Pytesseract OCR avec OpenCV & Python : Tutoriel de programmation

Florian Zyprian

Découvrez le monde étonnant de la reconnaissance optique de caractères (OCR) avec Tesseract, OpenCV et Python ! Ce guide détaillé vous emmène dans un voyage pour comprendre la technologie derrière Tesseract, le moteur OCR le plus populaire, et comment l'implémenter avec Pytesseract et OpenCV. Apprenez à connaître les différents sous-processus de l'OCR :

  • y compris le prétraitement
  • Localisation du texte
  • Segmentation des caractères
  • Reconnaissance des caractères
  • Traitement ultérieur

Cet article a été rédigé en allemand, il a été automatiquement traduit dans d'autres langues et traduit en français. Nous vous invitons à nous faire part de vos commentaires à la fin de l'article.

Comment convertir des images en texte avec Pytesseract

Pour utiliser pytesseract pour convertir une image en texte, vous devez installer la bibliothèque pytesseract et avoir Tesseract OCR installé sur votre ordinateur. Voici les étapes :

  1. Installez la bibliothèque pytesseract avec la commande : "pip install pytesseract".

  2. Importez la bibliothèque pytesseract dans votre script Python : "import pytesseract"

  3. Chargez l'image avec OpenCV : "img = cv2.imread("image.png")".

  4. Utilisez la fonction pytesseract.image_to_string() pour convertir l'image en texte : "texte = pytesseract.image_to_string(img)".

  5. Le texte extrait est maintenant enregistré dans la variable "text" et peut être traité.

Voici un exemple d'utilisation de pytesseract pour convertir une image en texte :

import cv2
import pytesseract
# Chargement de l'image
img = cv2.imread("exemple_image.jpg")
# Convert image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Appliquer seuil pour convertir en image binaire
threshold_img = cv2.threshold(gris, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# Passe l'image par pytesseract
text = pytesseract.image_to_string(threshold_img)
# Imprime le texte extrait
print(texte)

Dans cet exemple, l'image est tout d'abord créée avec la OpenCV-est chargée par la fonction imread. L'image est ensuite convertie en niveaux de gris à l'aide de la fonction cvtColor. Cette étape est importante, car l'OCR fonctionne mieux avec les images en niveaux de gris. Ensuite, un seuil est appliqué à l'image en niveaux de gris afin de la convertir en image binaire. Enfin, l'image binaire est convertie par la fonction image_to_string de pytesseract qui renvoie le texte extrait sous forme de chaîne de caractères.

Cadre OCR Python

Le logiciel Konfuzio offre une alternative à la solution gratuite Pytesseract avec Tesseract un framework robuste pour les développeurs afin de mettre en œuvre des solutions individuelles et robustes pour le traitement de documents en Python.

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Pytesseract vs. solution d'entreprise - comparaison de la précision, de l'évolutivité et des coûts

Plusieurs raisons peuvent pousser une personne à choisir un Fournisseurs de Document AI plutôt que de programmer lui-même une solution OCR :

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  • Connaissances spécialiséesOCR : L'OCR est un domaine complexe et le développement d'une solution précise nécessite une compréhension approfondie de la vision par ordinateur, de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel. En faisant appel à un fournisseur de Document AI, vous bénéficiez de l'expertise d'une équipe de professionnels dédiés, ce qui vous permet de vous concentrer sur votre cœur de métier.
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Dans l'ensemble, l'utilisation d'un Fournisseur de documents AI une solution rapide, économique et évolutive qui vous permet de vous concentrer sur votre activité tout en laissant les détails techniques aux experts.

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