Entdecken Sie die erstaunliche Welt der optischen Zeichenerkennung (OCR) mit Tesseract, OpenCV und Python! Dieser ausführliche Leitfaden nimmt Sie mit auf eine Reise zum Verständnis der Technologie hinter Tesseract, der populärsten OCR-Engine, und wie man sie mit Pytesseract und OpenCV implementiert. Lernen Sie die verschiedenen Teilprozesse der OCR kennen:
- einschließlich Vorverarbeitung
- Textlokalisierung
- Zeichensegmentierung
- Zeichenerkennung
- Nachverarbeitung
Dieser Artikel wurde auf Deutsch verfasst und redaktionell überprüft. Weitere Sprachen stehen als automatische Übersetzung zur Verfügung. Wir freuen uns über Feedback am Ende des Artikels.
Wie man mit Pytesseract Bilder in Text umwandelt
Um pytesseract zur Umwandlung eines Bildes in Text zu verwenden, müssen Sie die pytesseract-Bibliothek installieren und Tesseract OCR auf Ihrem Computer installiert haben. Hier sind die Schritte:
- Installieren Sie die pytesseract-Bibliothek mit dem Befehl: „pip install pytesseract“
- Importieren Sie die pytesseract-Bibliothek in Ihr Python-Skript: „import pytesseract“
- Laden Sie das Bild mit OpenCV: „img = cv2.imread(„image.png“)“
- Verwenden Sie die Funktion pytesseract.image_to_string(), um das Bild in Text umzuwandeln: „text = pytesseract.image_to_string(img)“
- Der extrahierte Text wird nun in der Variablen „text“ gespeichert und kann weiterverarbeitet werden.
Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von pytesseract zur Umwandlung eines Bildes in Text:
import cv2
import pytesseract
# Load image
img = cv2.imread("example_image.jpg")
# Convert image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Apply threshold to convert to binary image
threshold_img = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# Pass the image through pytesseract
text = pytesseract.image_to_string(threshold_img)
# Print the extracted text
print(text)
In diesem Beispiel wird das Bild zunächst mit der OpenCV-Funktion imread geladen. Anschließend wird das Bild mit der Funktion cvtColor in Graustufen umgewandelt. Dieser Schritt ist wichtig, da OCR bei Graustufenbildern besser funktioniert. Anschließend wird ein Schwellenwert auf das Graustufenbild angewendet, um es in ein Binärbild umzuwandeln. Schließlich wird das Binärbild durch die Funktion image_to_string von pytesseract geleitet, die den extrahierten Text als String zurückgibt.
Python OCR Framework
Die Konfuzio Software bietet als Alternative zu der kostenlosen Pytesseract Lösung mit Tesseract ein robustes Framework für Entwicklerinnen und Entwickler, um individuelle und robuste Lösungen für die Verarbeitung von Dokumenten in Python umzusetzen.
-> Jetzte die Dokumentation lesen
Pytesseract vs. Unternehmenslösung: Vergleich von Genauigkeit, Skalierbarkeit und Kosten
Es gibt mehrere Gründe, warum sich jemand für einen Document AI-Anbieter entscheidet, anstatt selbst eine OCR-Lösung zu programmieren:
- Zeit: Die Entwicklung einer OCR-Lösung von Grund auf kann sehr viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen. Mit einem Document AI-Anbieter kann der Prozess beschleunigt und die Zeit bis zur Markteinführung verkürzt werden.
- Kosten: Die Entwicklung einer benutzerdefinierten OCR-Lösung kann teuer sein, vor allem wenn Sie Experten einstellen oder spezielle Tools und Software kaufen müssen. Ein Document AI-Anbieter bietet eine kostengünstige Alternative mit Zugriff auf vorgefertigte Modelle und Infrastruktur. Die Preise von Konfuzio finden Sie hier.
- Fachwissen: OCR ist ein komplexes Gebiet, und die Entwicklung einer präzisen Lösung erfordert ein tiefes Verständnis von Computer Vision, maschinellem Lernen und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Mit einem Document AI-Anbieter können Sie auf das Fachwissen eines engagierten Teams von Fachleuten zurückgreifen, sodass Sie sich auf Ihr Kerngeschäft konzentrieren können.
- Skalierbarkeit: Eine benutzerdefinierte OCR-Lösung ist möglicherweise nicht in der Lage, die Anforderungen einer groß angelegten Bereitstellung zu erfüllen. Mit einem Document AI-Anbieter haben Sie Zugang zu einer Infrastruktur und Ressourcen, die große Datenmengen verarbeiten können und eine hohe Leistung gewährleisten.
- Wartung: Die Wartung einer benutzerdefinierten OCR-Lösung erfordert kontinuierlichen Aufwand, einschließlich Software-Upgrades, Fehlerbehebungen und Sicherheits-Patches. Mit einem Document AI-Anbieter wird die Wartungslast auf den Anbieter verlagert, wodurch Ihre internen Ressourcen frei werden, um sich auf andere Prioritäten zu konzentrieren.
Insgesamt bietet die Nutzung eines Document AI-Anbieters eine schnelle, kostengünstige und skalierbare Lösung, die es Ihnen ermöglicht, sich auf Ihr Geschäft zu konzentrieren, während Sie die technischen Details den Experten überlassen.
Bleiben Sie der Zeit voraus, indem Sie sich mit den neuesten Forschungsergebnissen im Bereich Deep Learning und OCR beschäftigen. Automatisieren Sie Ihren Workflow mit Konfuzio und reduzieren Sie die Kosten für die Dateneingabe in Ihrem Unternehmen. Also, worauf warten Sie noch? Lesen Sie weiter und erschließen Sie sich noch heute die Möglichkeiten von Online OCR Services!
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