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 :
- Installez la bibliothèque pytesseract avec la commande : "pip install pytesseract".
- Importez la bibliothèque pytesseract dans votre script Python : "import pytesseract"
- Chargez l'image avec OpenCV : "img = cv2.imread("image.png")".
- Utilisez la fonction pytesseract.image_to_string() pour convertir l'image en texte : "texte = pytesseract.image_to_string(img)".
- 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
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Pytesseract vs. solution d'entreprise - comparaison de la précision, de l'évolutivité et des coûts
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- TempsLe développement d'une solution OCR à partir de zéro peut prendre beaucoup de temps et de ressources. Le recours à un fournisseur de Document AI permet d'accélérer le processus et de réduire le temps de mise sur le marché.
- CoûtsLe développement d'une solution OCR personnalisée peut être coûteux, surtout si vous devez engager des experts ou acheter des outils et des logiciels spécifiques. Un fournisseur de Document AI offre une alternative économique avec un accès à des modèles et à une infrastructure prédéfinis. Les prix de Konfuzio vous trouverez ici.
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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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