文字识别OCR开源框架的对比--Tesseract vs EasyOCR
前言:
OCR文字识别在目前有着比较好的应用,也出现了很多的文字识别软件,但软件是面向用户的。对于我们技术人员来说,有时难免需要在计算机视觉任务中加入文字识别,如车牌号识别,票据识别等,因此软件对我们是没用的,我们需要自己实现文字识别。
在文字识别方面,主要有两款主流的开源框架Tesseract和EasyOCR。本文讨论了 Tesseract 和 EasyOCR 使用 Python API 之间的主要区别,包括安装、使用示例、准确率和推理速度方面的对比。
使用示例
优惠券平台 https://m.cqfenfa.com/Tesseract
安装: pip install pytesseract pillow
使用示例:
from PIL import Image import pytesseract text=pytesseract.image_to_string(Image.open(filename)) print(text) |
这只是一个简单的使用示例,在实际应用中,图像并非理想情况,还需要对图像进行一定的预处理以更好地识别。如去除椒盐噪声,去除干扰物,如在车牌识别中还会利用矩形框检测框出车牌所在位置,并放大,以更好地进行车牌号识别。
EasyOCR
安装:pip install easyocr
使用示例
import easyocr reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en']) text = reader.readtext('filename') print(text) |
注:easyocr还会输出文字在图片中的坐标。
准确率
在参考链接[2]中进行了一项实验,使用1000张含字母的图片和1000张含数字的图片分别使用Tesseract和EasyOCR进行测试。
含字母的输入图像如下图所示:
含数字的输入图像如下图所示:
经过测试得出下面两个开源框架的准确率对比
此外,它们在识别某些字符时存在完全不同的问题。例如,Tesseract 倾向于将诸如 29977.23 之类的东西识别为 2997.23,或者将carrier 识别为 cartier。另一方面,EasyOCR 更有可能将 94268.1 识别为 94268,或者advances 识别为 atvances。这两个单词识别的举例表明这两个框架对单个字母的识别倾向。
推理速度
在速度方面,Tesseract 在 CPU 上的表现优于 EasyOCR,而 EasyOCR 在 GPU 上的表现更好。
结论
Tesseract 在字母识别方面表现更好,而 EasyOCR 在数字方面表现更好。如果图片包含大量字母,可以考虑 Tesseract。此外,EasyOCR 的输出是小写的。如果大写对处理很重要,还应该使用 Tesseract。另一方面,如果图片中包含大量数字,建议 EasyOCR。
参考链接
https://blog.csdn.net/fatesunlove/article/details/107691665
https://medium.com/swlh/ocr-engine-comparison-tesseract-vs-easyocr-729be893d3ae
在公众号中回复关键字 “技术总结” 可获取以下文章的汇总pdf。
其它文章
计算机视觉专业术语总结(一)构建计算机视觉的知识体系
欠拟合与过拟合技术总结
归一化方法总结
论文创新的常见思路总结
CV方向的高效阅读英文文献方法总结
计算机视觉中的小样本学习综述
知识蒸馏的简要概述
优化OpenCV视频的读取速度
NMS总结
损失函数技术总结
注意力机制技术总结
特征金字塔技术总结
池化技术总结
数据增强方法总结
CNN结构演变总结(一)经典模型
CNN结构演变总结(二)轻量化模型
CNN结构演变总结(三)设计原则
如何看待计算机视觉未来的走向
CNN可视化技术总结(一)-特征图可视化
CNN可视化技术总结(二)-卷积核可视化
CNN可视化技术总结(三)-类可视化
CNN可视化技术总结(四)-可视化工具与项目
更多推荐
所有评论(0)