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文字识别#xff08;OCR#xff09;介绍与开源方案对比
一、OCR是什么
二、OCR基本原理说明
三、OCR基本实现流程
四、OCR开源项目调研
1、tesseract
2、PaddleOC
3、EasyOCR
4、chineseocr
5、chineseocr_lite
6、cnocr
7、商业付费OCR
1#xff09;腾讯…目录
文字识别OCR介绍与开源方案对比
一、OCR是什么
二、OCR基本原理说明
三、OCR基本实现流程
四、OCR开源项目调研
1、tesseract
2、PaddleOC
3、EasyOCR
4、chineseocr
5、chineseocr_lite
6、cnocr
7、商业付费OCR
1腾讯OCR付费 - AI 基础产品模块
2阿里OCR付费 - 阿里灵杰AI开放服务
3) 百度OCR 付费 - 百度AI开放能力
五、主要开源项目对比和结论
1、项目优缺点对比
2、综合对比 一、OCR是什么
OCR Optical Character Recognition光学字符识别技术是一种将印刷体或手写文字转化为可编辑文本的技术。亦即将图像中的文字进行识别并以文本的形式返回。 从图像化的文本信息中提取到文字符号做表征的语义信息其重要性不言而喻在实际应用场景中也比较容易想到跟NLP技术结合来完成比较优质的人机交互等任务。 二、OCR基本原理说明
为了识别一张图片中的文字通常包含两个步骤
1、文本检测检测出图片中文字所在的位置 2、文字识别识别包含文字的图片局部预测具体的文字。 三、OCR基本实现流程
OCR光学字符识别的简单实现流程通常包括以下步骤
1、图像预处理首先对输入的图像进行预处理包括灰度化、二值化、去噪等操作。这些操作有助于提高字符识别的准确性和稳定性。 2、文本区域检测使用图像处理技术如边缘检测、轮廓分析等找到图像中可能包含文本的区域。这些区域通常是字符或文本行的边界。 3、字符分割对于文本行需要将其分割为单个字符。这可以通过字符之间的间距、连通性等特征进行分割。 4、特征提取对于每个字符提取其特征表示。常见的特征包括形状、角度、纹理等。特征提取有助于将字符转化为可供分类器处理的数值表示。 5、字符分类使用分类器如机器学习算法或深度学习模型对提取的字符特征进行分类将其识别为相应的字符类别。分类器可以是预训练模型也可以是自定义训练的模型。 6、后处理对识别的字符进行后处理如纠正错误、校正倾斜、去除冗余等。这可以提高最终结果的准确性和可读性。 7、输出结果将识别的字符组合成最终的文本输出可以是单个字符、单词或完整的文本。 四、OCR开源项目调研
1、tesseract
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract Tesseract是一个开源的OCR光学字符识别引擎由Google开发和维护。它能够将图像中的文本转换为可编辑的文本并且支持多种语言的文本识别。Tesseract已经成为广泛使用的OCR工具之一具有较高的准确率和可扩展性。
以下是Tesseract的主要特点和功能 1、多语言支持Tesseract支持多种语言的文本识别包括英语、中文、日语、韩语、法语、德语、西班牙语等。它具有训练和识别多种语言的能力并且用户可以根据需要添加自定义语言模型。 2、高准确率Tesseract使用了一系列的图像处理和机器学习算法以实现高准确率的文本识别。它经过大规模数据集的训练和优化能够在各种图像条件下准确地识别出字符信息。 3、可扩展性Tesseract具有良好的可扩展性用户可以使用自定义训练数据来训练和优化OCR模型以提高识别的准确性和适应性。此外Tesseract还提供了API和接口方便用户进行二次开发和集成。 4、平台兼容性Tesseract支持多种操作系统包括Windows、Mac和Linux等。它可以在各种平台上运行并且提供了与不同编程语言如Python、Java、C等的接口方便开发者进行集成和使用。 5、开源和社区支持Tesseract是一个开源项目具有活跃的社区支持。用户可以自由查看和修改源代码并参与社区讨论和贡献。这使得Tesseract成为一个不断发展和改进的OCR工具。
2、PaddleOC
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR PaddleOCR是一个基于飞桨PaddlePaddle深度学习平台的开源OCR光学字符识别工具旨在提供高性能和准确率的文本识别功能。它可以识别和提取多语言文本中的字符信息并具有广泛的应用场景包括文档处理、图像文字提取、自动化数据录入等。
以下是PaddleOCR的主要特点和功能 1、多语言支持PaddleOCR支持多种语言的文本识别包括英语、中文、日语、韩语、法语、德语、西班牙语等。它可以处理不同语言的文本并满足跨国应用的需求。 2、多种模型选择PaddleOCR提供了多种预训练的OCR模型供选择包括文本检测模型和文本识别模型。文本检测模型用于检测文本区域而文本识别模型用于识别文本内容。用户可以根据自己的需求选择适合的模型。 3、高准确率和性能PaddleOCR采用了深度学习技术利用预训练的神经网络模型实现高准确率的文本识别。它在大规模数据集上进行了训练和优化能够在各种图像条件下识别出准确的字符信息并具有较高的性能和效率。 4、强大的功能扩展性PaddleOCR提供了丰富的功能扩展接口和工具使用户可以自定义和定制OCR模型。用户可以根据自己的数据集和应用场景进行模型训练、微调和优化以进一步提高识别的准确性和适应性。 5、开源和社区支持PaddleOCR是一个开源项目具有活跃的社区支持。用户可以自由查看和修改源代码也可以参与社区讨论和贡献。这为用户提供了一个共享和合作的平台以促进OCR技术的发展和应用。
3、EasyOCR
https://github.com/JaidedAI/EasyOCR EasyOCR是一种简单易用的开源OCR光学字符识别工具旨在识别和提取多语言文本中的字符信息。它提供了一种快速而准确的方式来将印刷体字符转换为可编辑的文本可以应用于多种场景包括文档扫描、图像文字提取、自动化数据录入等。EasyOCR 是由 Jaided AI 公司创建的。全语种的包括80门外语识别不单单针对中文所以它的官方文档是英文。
以下是EasyOCR的主要特点和功能 1、多语言支持EasyOCR支持多种语言的文本识别包括英语、中文、日语、韩语、法语、德语、西班牙语等。这使得它能够处理不同语言的文本并满足跨国应用的需求。 2、高准确率EasyOCR采用了基于深度学习的方法利用深度神经网络模型来实现高准确率的文本识别。这些模型经过大规模数据的训练和优化能够在各种图像条件下识别出准确的字符信息。 3、简单易用EasyOCR注重用户友好性提供了简单易用的API和命令行界面使用户能够轻松集成和使用该工具。无需复杂的配置和调优即可进行快速的文本识别。 4、支持多种图像格式EasyOCR能够处理多种常见的图像格式包括JPEG、PNG、BMP等。这使得用户可以使用各种图像来源如扫描仪、手机拍摄等进行文本识别。 5、高性能EasyOCR针对效率进行了优化能够在较短的时间内处理大量的图像并进行文本识别。这对于需要处理大批量图像或实时应用的场景非常有用。
官方demo https://www.jaided.ai/easyocr/
4、chineseocr
https://github.com/chineseocr/chineseocr 它基于 YOLO V3 与 CRNN 实现中文自然场景文字检测及识别
如果要做个性化的话Chineseocr框架相对来说非常方便只需要修改对应模块的函数就可以因为本身这些模块其实就是可扩展的比如后续pull request到项目里的lstm推理和ncnn核扩展。
5、chineseocr_lite
https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite ChineseOCR Lite是一种基于深度学习的开源OCR光学字符识别引擎旨在识别和提取中文文本中的字符信息。它使用深度神经网络来实现高准确率的文本识别功能并且具有较小的模型体积和较快的识别速度。 以下是一些ChineseOCR Lite的主要特点和功能 1、中文文本识别ChineseOCR Lite专注于中文文本的识别和提取。它可以处理印刷体中文字符并能够在各种图像中准确识别和提取文本信息。 2、深度学习模型该引擎采用深度神经网络模型通常使用卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的组合。这种模型能够学习和理解字符的特征并能够对复杂的文本进行准确的识别。 3、开源和可定制ChineseOCR Lite是一个开源项目这意味着用户可以自由地查看和修改源代码以满足自己的需求。用户可以根据自己的数据集和应用场景进行训练和微调以提高识别的准确性和性能。 4、小模型体积ChineseOCR Lite着重于设计轻量级的模型以减小模型的体积和内存占用。这使得它能够在嵌入式设备或资源受限的环境中运行提供实时的文本识别能力。 5、高速识别由于模型的小尺寸和优化ChineseOCR Lite能够快速处理图像并进行实时的文本识别。这对于需要快速处理大量图像或实时应用的场景非常有用。
超轻量级中文ocr支持竖排文字识别, 支持ncnn推理 , psenet(8.5M) crnn(6.3M) anglenet(1.5M) 总模型仅17M。
相比 chineseocrchineseocr_lite 采用了轻量级的主干网络 PSENet轻量级的 CRNN 模型和行文本方向分类网络 AngleNet。尽管要实现多种能力但 chineseocr_lite 总体模型只有 17M。目前 chineseocr_lite 支持任意方向文字检测在识别时会自动判断文本方向。
6、cnocr
https://github.com/breezedeus/CnOCR cnocr是一个基于深度学习的中文OCR光学字符识别工具专门用于识别和提取中文文本中的字符信息。它采用了深度神经网络模型具有高准确率和较快的识别速度。
以下是cnocr的主要特点和功能 1、中文文本识别cnocr专注于中文文本的识别和提取。它能够处理印刷体中文字符并能够在各种图像中准确识别和提取中文文本信息。 2、基于深度学习cnocr使用深度神经网络模型进行文本识别。这种模型能够学习和理解字符的特征并能够对复杂的中文文本进行准确的识别。 3、简单易用cnocr提供了简单易用的API和命令行界面使用户能够轻松集成和使用该工具。无需复杂的配置和调优即可进行快速的中文文本识别。 4、高准确率由于采用了深度学习模型cnocr具有较高的准确率能够识别出复杂字形和字体的中文字符。 5、快速识别cnocr经过优化能够在较短的时间内处理图像并进行实时的中文文本识别。这对于需要快速处理大量图像或实时应用的场景非常有用。
7、商业付费OCR
1腾讯OCR付费 - AI 基础产品模块
AI 基础产品 https://cloud.tencent.com/document/product/866/17624 2阿里OCR付费 - 阿里灵杰AI开放服务
阿里灵杰AI开放服务 https://help.aliyun.com/document_detail/442328.html?spma2c4g.295341.0.0.5bc4525aeKeSzs 3) 百度OCR 付费 - 百度AI开放能力
百度AI开放能力 https://ai.baidu.com/tech/ocr 五、主要开源项目对比和结论
1、项目优缺点对比 项目 优点 缺点 tesseract 1、github上面star非常多项目非常活跃 2、多语言支持Tesseract支持多种语言的文本识别可以处理多种语言的文本 3、后面做背书的公司非常强google 4、Tesseract提供了扩展接口和工具可以自定义训练和优化OCR模型 1、不是专门针对中文场景 2、相关文档主要是英文对于阅读和理解起来有一定困难 3、学习成本比较高 4、对于复杂字形和字体的识别准确性较低 5、与其他OCR相比Tesseract的准确率可能相对较低 PaddleOCR 1、github上面star非常多项目非常活跃 2、模型只针对中文进行训练 3、百度后面做背书公司非常强 4、提供了多种预训练模型和接口支持用户进行自定义训练和优化 5、识别的精确度比较高 1、安装和配置相对复杂一些需要一定的技术知识和经验 2、对于一些较小的文字或低分辨率的图像PaddleOCR的性能可能受到影响 3、使用的训练模型是基于百度公司自己的PaddlePaddle框架对于小公司来说并不主流对比于ts或者pytorch所使用深度学习框架为后续其他深度学习无法做很好的铺垫 4、项目整体比较复杂学习成本较高 EasyOCR 1、github上面的star也是比较多 2、支持的语言也是非常多的多达80多种 3、识别的精确度尚可 1、从官方的页面体验来说识别的速度较慢 2、识别的文字种类多学习难度较高 3、相关的官方文档是基于英文的学习难度较高对于新手不太友好 4、由于模型较大EasyOCR的内存占用较高 chineseocr 1、github上面的star也是比较多 2、专门针对中文进行学习和训练的模型 3、具有一定的准确性和可扩展性 1、需要一定的技术知识和经验来进行安装和配置。 2、文档和社区支持相对较少 chineseocr_lite 1、github上面的star也是比较多 2、专门针对中文进行学习和训练的模型 3、比较轻量级具有较小的模型和内存占用 4、由于模型较小chineseocr_lite具有较快的文本识别速度 1、因为没有大厂和公司的背书 所以存在一些bug 2、对于复杂场景下的效果不佳 3、准确率相对较低 4、功能和扩展性相对有限 CNOCR 1、高准确率cnocr利用深度学习模型实现高准确率的中文文本识别。 2、简单易用cnocr提供了简单易用的API和命令行界面方便用户集成和使用。 3、快速识别cnocr经过优化能够快速处理图像并进行实时的中文文本识别。 1、依赖深度学习框架cnocr依赖于深度学习框架因此在使用之前需要安装相应的框架和依赖库。 2、仅支持中文文本cnocr主要用于中文文本识别对于其他语言的文本识别支持有限。 2、综合对比
Tesseract: Tesseract是一个成熟且广泛使用的OCR引擎具有强大的社区支持和多语言的识别能力。它是开源的可扩展性强但准确度相对其他工具可能略低一些。对于简单的文本识别任务Tesseract可能是一个简单易用的选择。
PaddleOCR: PaddleOCR是基于飞桨深度学习平台的OCR工具具有多语言支持和较高的准确率。它提供了多种预训练模型和自定义训练的功能适用于复杂的文本识别任务。然而PaddleOCR的安装和配置可能相对复杂一些。
EasyOCR: EasyOCR是一个简单易用的OCR工具支持多语言和多种字体的文本识别。它具有较高的准确率并提供简单的API和界面便于集成和使用。对于快速部署和简单的文本识别需求EasyOCR可能是一个不错的选择。
chineseocr: chineseocr是一个开源的中文OCR工具具有一定的准确性和可扩展性。然而它的文档和社区支持相对较少可能需要一定的技术知识和经验进行安装和配置。
chineseocr_lite: chineseocr_lite是一个轻量级的中文OCR工具具有较小的模型和快速识别速度。然而它的准确率相对较低适用于一些简单的文本识别场景。
cnocr: cnocr是一个专门用于中文文本识别的OCR工具基于深度学习模型具有较高的准确率和较快的识别速度。它适用于中文文本的识别和提取任务但对于其他语言的支持可能有限。
对于简单易用性和准确度高的要求EasyOCR和cnocr可能是较好的选择。EasyOCR提供了简单易用的API和界面适用于快速部署和简单的文本识别任务。而cnocr则专注于中文文本识别具有较高的准确率和较快的识别速度。根据具体的需求和实际情况可以选择适合自己的OCR工具。
