有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。
所以说，OCR作用是对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息。
OCR的全称叫作“Optical Character Recognition”，即光学字符识别。
这算是生活里最常见、最有用的AI应用技术之一。
细心观察便可发现，身边到处都是OCR的身影，文档扫描、车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。
OCR本质是图像识别，其包含两大关键技术：文本检测和文字识别。
先将图像中的特征的提取并检测目标区域，之后对目标区域的的字符进行分割和分类。
Python中有一个不错的OCR库-EasyOCR，在GitHub已有9700star。它可以在python中调用，用来识别图像中的文字，并输出为文本。
EasyOCR支持超过80种语言的识别，包括英语、中文（简繁）、阿拉伯文、日文等，并且该库在不断更新中，未来会支持更多的语言。
安装过程比较简单，使用pip或者conda安装。
EasyOCR的用法非常简单，分为三步:
我们先来举个简单的例子。
找一张路标图片，保存到电脑：
接着撸代码：
输出结果：
可以看到路标上的三个路名以及拼音都识别出来了！
识别的结果包含在元组里，元组由三部分组成：边框坐标、文本、识别概率。
关于语言：
这段代码有一段参数['ch_sim','en']，这是要识别的语言列表，因为路牌里有中文和英文，所以列表里添加了ch_sim（简体中文）、en（英文）。
可以一次传递多种语言，但并非所有语言都可以一起使用。英语与每种语言兼容，共享公共字符的语言通常相互兼容。
前文我们给出了EasyOCR支持的语言列表，并附有参数代号。
关于图像文件：
再读取一张文字较多的新闻稿图片：
识别文字的准确率还是很高的，接下来对文字部分进行抽取。
输出：
该开源库是作者研究了几篇论文，复现出来的成果，真是一位实干家。
检测部分使用了CRAFT算法，识别模型为CRNN，它由3个主要组件组成：特征提取，序列标记（LSTM）和解码（CTC）。整个深度学习过程基于Pytorch实现。
作者一直在完善EasyOCR，后续计划一方面扩展支持更多的语言，争取覆盖全球80%~90%的人口；另一方面支持手写识别，并提高处理速度。
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