【GitHub项目推荐--OCR 图片转文字识别软件】【转载】_ocr github

Umi-OCR

基于 PaddleOCR 的 OCR 图片转文字软件，已经获得 3.6K 的 Star。该开源项目完全离线，支持截屏/批量导入图片，除了能准确辨认常规文字，对手写、方向不正、杂乱背景等情景也有不错的识别率。可设置忽略区域排除水印、设置文块后处理合并排版段落，得到规整的文本。

开源地址：https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR

Tesseract 开源 OCR 引擎（主存储库）

github地址

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

官方网址

tesseract-ocr.github.io/

Tesseract 是一个开源的光学字符识别（OCR）引擎，它能够从图像文件中识别和提取文字。Tesseract 由 Ray Smith 在 1985 到 1995 年间在惠普公司（Hewlett-Packard）的布里斯托尔实验室开发。在 2005 年，Tesseract 被惠普开源，并且自 2006 年以来，它一直在由 Google 进行维护和开发。

Tesseract 的主要特点包括：

1. 多语言支持：Tesseract 支持多种语言，包括但不限于英语、中文、西班牙语、法语、德语等。它通过使用预训练的语言模型来提高识别的准确性。

2. 平台兼容性：Tesseract 可以在多种操作系统上运行，包括 Windows、Linux、Mac OS X 等。

3. 命令行工具：Tesseract 主要作为一个命令行工具提供，用户可以通过命令行接口与它交互，执行 OCR 任务。

4. 易于集成：Tesseract 可以很容易地集成到其他应用程序中，它提供了多种编程语言的接口，如 C/C++、Python、Java 等。

5. 开源和免费：Tesseract 是完全开源的，并且可以免费使用。它的源代码托管在 GitHub 上，任何人都可以贡献代码或者修改代码来适应自己的需求。

6. 社区支持：Tesseract 拥有一个活跃的社区，用户和开发者可以分享经验、解决问题和改进引擎。

7. 培训和自定义：Tesseract 允许用户对自己的数据集进行训练，以创建定制的语言模型和字符识别规则。

8. 输出格式：Tesseract 支持多种输出格式，包括纯文本、HTML、PDF、TSV 等，这使得它可以根据不同的需求进行灵活的使用。

Tesseract 的最新版本是 4.x，它引入了一些新的功能和改进，包括一个基于神经网络（LSTM）的 OCR 引擎，这个新引擎专注于线条识别，并且提供了更好的字符识别性能。Tesseract 4 也与之前的版本兼容，支持旧的 OCR 引擎模式 (--oem0) 和相关的 traineddata 文件。

总的来说，Tesseract 是一个功能强大、灵活且不断进化的 OCR 引擎，它在学术、商业和开源社区中都有广泛的应用。

Tesseract 4 添加了一个新的基于神经网络 (LSTM) 的OCR 引擎，该引擎专注于线条识别，但仍然支持 Tesseract 3 的旧版 Tesseract OCR 引擎，该引擎通过识别字符模式进行工作。通过使用旧版 OCR 引擎模式 (--oem 0) 可以实现与 Tesseract 3 的兼容性。它还需要支持旧引擎的经过训练的数据文件，例如来自tessdata存储库的数据文件。

Stefan Weil 是现任首席开发人员。Ray Smith 一直是首席开发人员，直到 2018 年。维护者是 Zdenko Podobny。有关贡献者列表，请参阅作者 和 GitHub 的贡献者日志。

Tesseract支持 unicode (UTF-8)，并且可以“开箱即用”识别100 多种语言。

Tesseract 支持多种图像格式，包括 PNG、JPEG 和 TIFF。

Tesseract 支持各种输出格式：纯文本、hOCR (HTML)、PDF、仅不可见文本的 PDF、TSV 和 ALTO。

您应该注意，在许多情况下，为了获得更好的 OCR 结果，您需要提高提供给 Tesseract 的图像质量。

该项目不包括 GUI 应用程序。如果您需要，请参阅3rdParty文档。

可以训练Tesseract识别其他语言。有关更多信息，请参阅Tesseract 培训。

安装

您可以通过预构建的二进制包安装 Tesseract 或从源代码构建它。

从源代码构建 Tesseract 需要具有良好 C++17 支持的 C++ 编译器。

运行

基本命令行用法：

tesseract imagename outputbase [-l lang] [--oem ocrenginemode] [--psm pagesegmode] [configfiles...]

有关各种命令行选项的更多信息，请使用tesseract --help或man tesseract。

示例可以在文档中找到。

Tesseract 开源 OCR 引擎的使用场景非常广泛，它可以应用于多种环境和场合，以下是一些常见的使用场景：

1. 文档数字化：将纸质文档转换为电子文档，以便于存储、检索和编辑。Tesseract 可以识别文档中的文字，从而实现文档的数字化。

2. 数据录入自动化：在需要手动输入大量数据的场景中，如调查问卷、表单处理等，Tesseract 可以自动识别和输入文本，提高数据录入的效率。

3. 图像和视频分析：在图像和视频分析中，Tesseract 可以用于提取场景中的文本信息，例如从新闻报道、社交媒体视频等中提取关键信息。

4. 文本挖掘和自然语言处理：Tesseract 可以用于从大量文本中提取关键信息，支持文本挖掘和自然语言处理的应用，如情感分析、关键词提取等。

5. 教育辅助：在教育领域，Tesseract 可以用于识别试卷、讲义等教育材料中的文字，帮助教师和学生快速整理和复习资料。

6. 金融和保险行业：在金融和保险行业中，Tesseract 可以用于处理各种文档，如支票、保险单、发票等，自动化处理和验证文本信息。

7. 零售和电子商务：在零售和电子商务领域，Tesseract 可以用于识别商品标签、条形码等，支持库存管理、价格比较等应用。

8. 医疗健康：在医疗健康领域，Tesseract 可以用于识别病历、检查报告等医疗文档中的文字，提高医疗信息处理的效率。

9. 交通和导航：在交通和导航领域，Tesseract 可以用于识别路标、交通标志等图像中的文本信息，帮助提高导航系统的准确性。

10. 社交媒体内容分析：在社交媒体平台中，Tesseract 可以用于识别用户生成内容中的文本，如评论、帖子等，支持内容分析和监控。

11. 艺术品和文化遗产保护：在艺术品和文化遗产保护领域，Tesseract 可以用于识别和记录历史文献、艺术品描述等中的文本信息。

12. 验证码识别：在需要自动识别验证码的场景中，如自动化测试、机器人程序等，Tesseract 可以用于识别和输入验证码中的文字。

Tesseract 的开源特性和灵活性使其能够适应各种不同的应用场景，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。随着技术的不断进步，Tesseract 的应用领域也在不断扩展。

EasyOCR

EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的 python 模块。它是一种通用的 OCR，既可以读取自然场景文本，也可以读取文档中的密集文本。我们目前支持 80 多种语言，并且还在不断扩展。

github地址：

https://github.com/yuanxiaoming8899/EasyOCR

国内源代码地址：

http://www.gitpp.com/yuanxiaoming/EasyOCR

EasyOCR 是一款功能强大的光学字符识别（OCR）软件，它可以识别多种语言和书写脚本。这意味着无论您需要处理哪种语言的文本，EasyOCR 都能为您提供准确的识别结果。

以下是 EasyOCR 支持的一些主要语言和书写系统：

1. 拉丁文：包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语等。  

2. 中文：简体和繁体。  

3. 阿拉伯文：包括阿拉伯语、波斯语、乌尔都语等。  

4. 梵文：印度梵语、巴利文等。  

5. 西里尔文：包括俄语、乌克兰语、塞尔维亚语等。  

6. 希伯来文。  

7. 希腊文。  

8. 土耳其文。  

9. 朝鲜文。  

10. 日文：包括汉字、平假名、片假名等。

此外，EasyOCR 还支持其他许多语言和书写系统，总计达 80 多种。这使得它成为处理多种语言文本的理想工具，特别是在跨国企业、研究机构或个人需求的场景中。

值得一提的是，EasyOCR 具有较高的识别准确率，但在处理某些复杂或模糊的字体时，也可能出现误识别。为了解决这个问题，您可以尝试使用其他辅助工具，如人工校对，以提高识别结果的准确性。总之，EasyOCR 是一款值得尝试的 OCR 软件，尤其是对于需要处理多种语言和书写系统的人来说。

背景介绍

 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种图型识别技术，其目的是让计算机能够识别纸质文档、图片等中的文字信息。通过光学方式将文档中的文字转换为计算机可处理的数字文本，OCR 技术解决了低速信息输入与高速信息处理之间的矛盾，提高了整个计算机系统的效率。

OCR 技术的主要功能如下：

1. 汉字识别：采用光学方式将纸质文档中的汉字转换为计算机文本文件，便于文字处理软件进一步编辑和加工。

2. 自动判断、拆分、识别和还原各种通用型印刷体表格。

3. 自动分析文稿的版面布局，分栏、判断标题、横栏、图像、表格等相应属性，并确定识别顺序。

4. 提高识别正确率：通过除错或利用辅助信息，如词典、语法规则等，提高识别准确率。

5. 跨行业应用：OCR 技术在多个行业均有广泛应用，如印刷业、图书馆、档案馆、政务处理等。

6. 智能化发展：随着人工智能技术的融入，OCR 识别软件具备了更高的智能水平，如自动纠错、语言理解等。

7. 便捷性：用户可以通过拍照、扫描等方式将纸质文档中的文字快速转换为计算机文本，节省了大量打字时间。

目前，许多企业和软件产品都采用了 OCR 技术，如谷歌、百度、有道云笔记等。随着技术的不断发展和创新，OCR 技术在各个领域的应用将更加广泛，为人们的生活和工作带来更多便利。

 EasyOCR 是一款功能强大的光学字符识别（OCR）软件，其应用场景广泛主要包括以下几类：

1. 文档处理：EasyOCR 可以帮助用户将纸质文档、扫描件或其他来源的文本转换为可编辑的数字文本。这类应用场景包括：  

   - 纸质文件数字化：将纸质文件（如合同、报告、手册等）转换为电子文档，便于存储和检索。  

   - 图片文本提取：从图片中提取出文字内容，如合影中的字幕、广告牌上的文字等。  

   - 电子文档处理：将模糊、畸变的电子文档（如 PDF、扫描件等）转化为可编辑的文本。

2. 语言学习与翻译：EasyOCR 可以识别多种语言，帮助学习者获取外语学习材料，或进行跨语言交流。应用场景包括：  

   - 外文文献翻译：将外文文献（如学术论文、新闻报道等）转换为中文，便于阅读和理解。  

   - 口语翻译：实时识别对话中的外语文字，为语言学习者和外籍人士提供便利。

3. 商业应用：EasyOCR 可以帮助企业和个人实现文字信息的自动化处理，提高工作效率。应用场景包括：  

   - 数据录入：将纸质表格、问卷等数据转换为电子表格，进行数据分析。  

   - 商品信息采集：从图片或网页中提取商品信息，如商品名称、价格、规格等。  

   - 文字监控与分析：实时监测特定场景（如社交媒体、网站评论等）的文字信息，进行情感分析、关键词提取等。

4. 娱乐与创作：EasyOCR 可以将图片中的文字内容提取出来，应用于各种创意项目。应用场景包括：  

   - 图片编辑：从图片中提取文字，进行编辑、替换等操作。  

   - 字体设计：从书法作品、手写字体等中提取文字，用于字体创作。  

   - 影视制作：从电影、电视剧等素材中提取字幕，进行后期处理。

5. 其他应用场景：  

   - 医学影像分析：识别病历、报告等医疗文档中的关键信息。  

   - 智能家居：与智能音响、智能投影等设备结合，实现语音识别和文字输出。  

   - 自动驾驶：识别道路标志、指示牌等，为自动驾驶汽车提供支持。

总之，EasyOCR 是一款实用的 OCR 工具，其应用场景丰富多样，可以满足个人和企业的各种需求。

安装方式

安装使用pip

对于最新的稳定版本：

pip install easyocr

对于最新的开发版本：

pip install git+https://github.com/JaidedAI/EasyOCR.git

注 1：对于 Windows，请先按照官方说明安装 torch 和 torchvision https://pytorch.org。在 pytorch 网站上，请务必选择您拥有的正确的 CUDA 版本。如果您打算仅在 CPU 模式下运行，请选择CUDA = None。

注2：我们在这里还提供了一个Dockerfile 。

用法

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) # this needs to run only once to load the model into memory
result = reader.readtext('chinese.jpg')

输出将采用列表格式，每个项目分别代表一个边界框、检测到的文本和置信度。

[([[189, 75], [469, 75], [469, 165], [189, 165]], '愚园路', 0.3754989504814148),
 ([[86, 80], [134, 80], [134, 128], [86, 128]], '西', 0.40452659130096436),
 ([[517, 81], [565, 81], [565, 123], [517, 123]], '东', 0.9989598989486694),
 ([[78, 126], [136, 126], [136, 156], [78, 156]], '315', 0.8125889301300049),
 ([[514, 126], [574, 126], [574, 156], [514, 156]], '309', 0.4971577227115631),
 ([[226, 170], [414, 170], [414, 220], [226, 220]], 'Yuyuan Rd.', 0.8261902332305908),
 ([[79, 173], [125, 173], [125, 213], [79, 213]], 'W', 0.9848111271858215),
 ([[529, 173], [569, 173], [569, 213], [529, 213]], 'E', 0.8405593633651733)]

注1：['ch_sim','en']是您要阅读的语言列表。您可以同时传递多种语言，但并非所有语言都可以一起使用。英语与所有语言兼容，并且具有共同字符的语言通常彼此兼容。

注 2：除了 filepath 之外chinese.jpg，您还可以将 OpenCV 图像对象（numpy 数组）或图像文件作为字节传递。原始图像的 URL 也是可以接受的。

注3：该行reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'])用于将模型加载到内存中。这需要一些时间，但只需运行一次。

您还可以设置detail=0更简单的输出。

reader.readtext('chinese.jpg', detail = 0)

结果：

['愚园路', '西', '东', '315', '309', 'Yuyuan Rd.', 'W', 'E']

所选语言的模型权重将自动下载，或者您可以从模型中心手动下载它们并将其放入“~/.EasyOCR/model”文件夹中

如果您没有 GPU，或者您的 GPU 内存不足，您可以通过添加gpu=False.

reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'], gpu=False)

有关更多信息，请阅读教程和API 文档。

在命令行上运行

$ easyocr -l ch_sim en -f chinese.jpg --detail=1 --gpu=True

 目前市面上有很多优秀的 OCR 库可供选择，这些库涵盖了多种编程语言和平台，以下是一些常见的 OCR 库：

1. Tesseract：Tesseract 是一个开源的 OCR 引擎，支持多种编程语言，如 Python、Java、C++ 等。它由 Google 开发并维护，具有较高的识别准确率和兼容性。Tesseract 支持识别多种文本格式，如 PDF、PNG、JPEG 等。

2. CuneiForm：CuneiForm 是一款由 Cognitive Technologies（俄罗斯）开发的 OCR 库，支持 Windows 平台。它具有较高的识别准确率，尤其擅长识别手写体文字。

3. GOCR：GOCR 是德国大学计算机科学研究所开发的一个 OCR 引擎，支持 Python 语言。GOCR 具有较好的识别性能，尤其在识别德语文字方面表现优异。

4. CRAFT：CRAFT 是一款基于深度学习技术的 OCR 库，支持 Python 语言。它由 Clova AI 实验室开发，具有较高的识别准确率和自适应能力。

5. pytesseract：pytesseract 是 Tesseract 的一个 Python 绑定库，支持多种 Python 版本。它提供了简单易用的 API，方便开发者快速实现 OCR 功能。

6. OpenCV：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，包含了许多图像处理、视频分析等功能。OpenCV 中的 OCR 模块支持多种语言，如 C++、Python 等。

7. Google Cloud Vision API：Google 提供的 Cloud Vision API 包含了一项 OCR 服务，支持识别多种文本格式，如 PDF、JPEG、PNG 等。该服务基于 Tesseract 引擎，并提供了丰富的 API 接口。

这些 OCR 库具有各自的特点和优势，开发者可以根据项目需求和编程语言选择合适的库进行开发。随着 OCR 技术的不断发展，更多优秀的 OCR 库将不断涌现。

github地址：

https://github.com/yuanxiaoming8899/EasyOCR

pix2tex： 一种 LaTeX-OCR

LaTeX-OCR是使用程序方便的将数学方程图像转换为 LaTeX 代码。数学公式轻松搞定！！

 如果搞科研，长期写论文，还是学习一下 LaTex。

github地址：

https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR

国内源代码：

http://www.gitpp.com/yuanxiaoming/EasyOCR

 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将扫描文本转换为可编辑文本的技术。它通过扫描纸质文档或图像中的文本，然后使用光学字符识别软件将图像中的字符识别出来，转化为计算机可处理的文本格式。OCR 技术在许多领域都有广泛应用，如图书馆、档案馆、印刷业等。

OCR 技术的主要优点如下：

1. 高效：与手动输入相比，OCR 技术可以大大提高文本输入的速度。

2. 准确：现代 OCR 技术具有较高的识别准确率，可以满足大部分应用场景的需求。

3. 自动化：使用 OCR 技术可以实现文本的自动化处理，减轻人力资源负担。

4. 通用性：OCR 软件支持多种文件格式和图像源，如 PDF、JPEG、TIFF 等。

然而，OCR 技术也存在一定的局限性：

1. 识别准确率：虽然近年来 OCR 技术的识别准确率有了很大提高，但仍然有可能出现误识别的情况。因此，在应用 OCR 技术时，用户需要对识别结果进行适当的检查和修正。

2. 字体兼容性：OCR 技术可能在不同字体和大小的情况下出现识别问题。

3. 背景噪音：图像中的背景噪音可能会影响 OCR 技术的识别效果。

4. 技术更新换代：随着技术的不断发展，现有的 OCR 软件可能无法兼容新的设备和操作系统。

总之，OCR 技术在许多方面具有优点，但用户也需要注意其局限性，并在实际应用中根据需求和实际情况进行选择。

如果搞科研，长期写论文，还是学习一下 LaTex。

LaTeX 是一种排版系统，将制作文档的过程分为两个阶段：编写内容和排版。编写内容阶段可以使用纯文本形式的 LaTeX 代码来描述文档的结构和格式，然后在排版阶段，LaTeX 处理器将代码转换为高质量的打印输出。

以下是一个简单的 LaTeX 代码示例，演示了如何创建一个包含标题、段落和列表的文档：

```latex  

\documentclass{article}  

\begin{document}

% 标题  

\title{My Title}  

\author{Your Name}  

\date{}

\maketitle

% 段落  

This is a paragraph. It is a simple example of a LaTeX document.

% 列表  

\begin{itemize}  

  \item First item  

  \item Second item  

  \item Third item  

\end{itemize}

\end{document}  

```

将上述代码保存为一个 `.tex` 文件，然后使用 LaTeX 处理器（如 `pdflatex`）编译，即可得到一个包含标题、段落和列表的 PDF 文件。

LaTeX 代码具有以下特点：

1. 结构清晰：LaTeX 代码按照文档结构进行组织，易于阅读和理解。

2. 严格规范：LaTeX 代码遵循严格的语法规则，确保文档在不同环境下的一致性和稳定性。

3. 强大的数学公式支持：LaTeX 内置了丰富的数学公式库，方便用户制作专业水平的数学内容。

4. 丰富的宏包：LaTeX 提供了一系列宏包，用于实现特定的排版效果，如表格、图表、图片等。

5. 兼容性：LaTeX 代码可以在多种操作系统和设备上进行编译，生成高质量的打印输出。

需要注意的是，LaTeX 代码的编写和编译过程相对繁琐，需要用户掌握一定的技术知识和耐心。但是，一旦掌握了 LaTeX 的使用方法，它可以为用户提供强大的排版功能，轻松制作专业水平的文档。

LaTeX-OCR是使用 ViT 将方程图像转换为 LaTeX 代码。

LaTeX-OCR的介绍

 LaTeX-OCR 是一款将 LaTeX 源代码转换为图像的软件工具，它利用光学字符识别（OCR）技术，识别 LaTeX 文本和图形，并将其转换为常见的图像格式，如 PNG、JPEG 等。这样，用户可以将 LaTeX 文档用于其他用途，如在网页上展示、打印或与他人分享。

LaTeX-OCR 主要由以下部分组成：

1. 输入：用户通过命令行或 GUI 界面输入 LaTeX 源代码。

2. 预处理：LaTeX-OCR 使用 `pdflatex` 命令将输入的 LaTeX 代码转换为 PDF 格式。

3. OCR 识别：LaTeX-OCR 使用 Tesseract 或其他 OCR 引擎识别 PDF 文件中的文本和图形。

4. 转换：识别后的文本和图形被转换为图像格式，如 PNG 或 JPEG。

5. 输出：最后，LaTeX-OCR 将生成的图像文件输出到指定目录。

LaTeX-OCR 的优势在于它能有效地将 LaTeX 文档转换为图像，从而让用户在不受排版和字体限制的情况下使用和分享文档内容。然而，由于 OCR 技术的局限性，识别准确率并非 100%，用户在得到输出图像后还需进行一定的复查。

LaTeX-OCR 支持多种操作系统，如 Windows、macOS 和 Linux。用户可以通过命令行或 GUI 界面进行操作。在激活 conda 环境后，输入命令“latexocr”即可启动 GUI 界面。此外，Detexify 等工具也可以帮助用户查看 LaTeX 特殊符号，以便在转换过程中更好地识别和处理。

 LaTeX-OCR 的主要应用场景如下：

1. 将学术文献、技术文档、报告等 LaTeX 文件转换为图像，便于在网页、PPT 等场景中展示。

2. 将 LaTeX 制作的图形和文本转换为图像，以便在非 LaTeX 环境下使用。

3. 在编辑 LaTeX 文件时，由于某些原因（如字体问题、排版问题等），需要将文本或图形转换为图像，以满足特定需求。

4. 将 LaTeX 文件中的表格、图表等数据转换为图像，以便进行数据可视化、报告展示等场景。

5. 在教育、培训、学术会议等场合，将 LaTeX 文件中的关键内容转换为图像，以便在投影仪、显示屏等设备上展示。

6. 将 LaTeX 制作的图片、插图等转换为高分辨率的图像，以满足印刷、出版等需求。

需要注意的是，虽然 LaTeX-OCR 可以将 LaTeX 文件中的大部分内容转换为图像，但由于 OCR 技术的局限性，识别准确率并非 100%。在实际应用中，用户需要对转换结果进行适当的检查和调整。

该项目的目标是创建一个基于学习的系统，该系统获取数学公式的图像并返回相应的 LaTeX 代码。

使用模型

要运行模型，您需要 Python 3.7+

如果您没有安装 PyTorch。请按照此处的说明进行操作。

安装包pix2tex：

pip install "pix2tex[gui]"

（更多安装流程请参考官网）

github地址：

https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR

原文链接：

开源字符识别 OCR 引擎- 5.5万星星！

Python学习项目：Python识别手写字符； ​EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的 python 模块

Python学习项目：LaTeX-OCR 识别数学公式，手写字符，转化为 LaTeX 代码； 写论文必备 数学公式轻松搞定！！