EasyOCR是一个相对简单易用的开源 OCR 工具，使用 Python 编写。它的自动化程度较高，只需要安装相应的库，然后导入即可使用。首次使用某语言时会自动下载训练好的神经网络，后续再次调用该语言不会重复下载。它不仅可以识别文字，还能够识别出字体所在的具体 xy 轴位置，并且默认使用 CPU，也可以改为 GPU 进行加速，提高识别速度。
EasyOCR 是使用 Python 编写的，这使得它与 Python 生态系统能够很好地集成，方便开发者在 Python 项目中使用。基于 Apache2.0 开源协议，这意味着用户可以自由地使用、修改和分发该工具，为开发者提供了很大的灵活性和自由度。
一、功能特性
多语言支持：能够识别超过 80 种语言的文字，包括拉丁文字、中文（简体和繁体）、阿拉伯文、西里尔文等，具有广泛的语言适用性，可满足不同地区和语言背景用户的需求。
高精度识别：采用深度学习技术，结合多种预训练模型，识别准确率较高，对于各种字体、字号和印刷质量的文本都有较好的识别效果，能够应对不同类型的文字识别任务。
文字方向检测与文本区域检测：除了基本的文字识别功能外，还可以检测文字的方向和文本区域。这对于处理一些文字方向不固定或者文本布局复杂的图片非常有帮助，能够进一步提高识别的准确性和效率。
可配置性强：用户可以根据具体需求调整识别模型、识别器、图像大小等参数，以适应不同的应用场景和图片特点，从而达到最佳的识别效果。
支持 GPU 加速：如果用户的设备有 GPU，EasyOCR 可以利用 GPU 进行加速计算，大大提高识别速度，减少处理时间，特别是对于大量图片的处理或者对实时性要求较高的场景非常有用。
二、使用方法
安装：通过 Python 的包管理器 pip 进行安装，在命令行中输入pip install easyocr即可完成安装。安装完成后，即可在 Python 代码中导入 EasyOCR 模块进行使用。
使用步骤：
1. 导入 EasyOCR 模块：import easyocr。
2. 创建一个 EasyOCR 对象，并指定需要识别的语言种类。例如，reader = easyocr.reader(('ch_sim','en'))表示同时识别简体中文和英文。EasyOCR 支持多种语言组合，用户可以根据需要选择。
3. 使用 EasyOCR 对象的readtext方法读取图片并进行识别。例如，result = reader.readtext('example.jpg')，其中'example.jpg'是要识别的图片文件名。识别结果将保存在result变量中，它是一个列表，每个元素代表图片中的一个文本区域，包含文本框的位置信息和识别出的文字内容。
4. 处理识别结果：可以遍历result列表，获取每个文本框的位置和识别的文字，并根据需要进行进一步的处理和分析。
三、技术原理
开源 OCR 工具（EasyOCR）的技术原理主要包括以下几个关键步骤：
- 图像预处理：
噪声去除：对输入的图像进行噪声过滤，去除图像中的干扰信息。例如，使用高斯模糊、中值滤波等滤波器，减少图像中的椒盐噪声、高斯噪声等，使图像变得更加清晰，以便后续的处理和分析。
二值化：将彩色或灰度图像转换为二值图像，即只有黑白两种颜色的图像。通过设定合适的阈值，将像素值大于阈值的像素设置为白色，小于阈值的像素设置为黑色。这样可以突出文本区域，弱化背景和其他无关信息，提高后续文本检测和识别的准确性。
倾斜校正：检测图像中的文本是否存在倾斜角度，并对其进行校正。因为如果文本存在倾斜，会影响后续的字符分割和识别。通过一些算法，如霍夫变换等，检测图像中的直线，从而确定文本的倾斜角度，并进行相应的旋转校正，使文本保持水平或垂直方向。 - 文本检测：
使用 CRAFT 算法：EasyOCR 使用了 CRAFT（Character Region Awareness for Text Detection）算法进行文本检测。CRAFT 算法是一种基于卷积神经网络（CNN）的文本检测方法，它能够检测出不同大小、方向和字体的文本。该算法会生成两个输出映射，即字符区域得分图（Character Region Score Map）和亲和度得分图（Affinity Score Map）。
字符区域得分图：用于指示图像中每个像素属于字符区域的可能性，通过这个得分图可以定位到单个字符的位置。
亲和度得分图：用于表示两个相邻字符属于同一文本实例的可能性，依据此图可以将单个字符组合成一个完整的文本实例（单词或句子）。 - 特征提取：
基于深度学习模型：在特征提取阶段，EasyOCR 采用了深度神经网络，例如 ResNet 和 VGG 等模型。这些模型具有强大的特征提取能力，能够从输入的图像中提取出丰富的特征信息。具体来说，会去除 ResNet 或 VGG 模型中的全连接层，保留卷积层和最大池化层，对图像进行处理，在保留像素空间关系的同时降低图像的维度，得到一个序列特征表示。 - 序列标记：
使用 LSTM 网络：经过特征提取后，得到的特征序列会输入到长短期记忆（LSTM）网络中。LSTM 网络是一种循环神经网络（RNN）的变体，它能够处理序列数据，并记住长期的依赖关系。在文本识别中，LSTM 网络可以根据之前提取的特征序列，对每个字符的位置和顺序进行标记，理解文本的结构和上下文信息。 - 解码：
基于 CTC 算法：最后，使用连接主义时间分类（CTC）算法对标记后的序列进行解码，将其转换为最终的识别文本。CTC 算法可以处理输入序列和输出序列长度不一致的问题，在 OCR 中，由于字符的分割和识别可能存在误差，导致输入的图像特征序列和最终的文本序列长度不匹配，CTC 算法能够有效地解决这个问题，准确地将标记的序列转换为可读的文本。
四、不足之处
- 识别准确率方面：
对复杂字体识别不佳：对于书法体、美术体、艺术字等特殊字体，识别精度较低。比如在识别一些手写艺术字的招牌或具有独特风格的文字作品时，EasyOCR 可能无法准确地识别出文字内容，容易出现错误或遗漏。
对复杂布局的文本识别能力有限：在面对文本布局较为复杂的情况，如文字排列不规整、有倾斜、旋转或弯曲的文本区域时，识别效果可能不太理想。例如对于一些呈圆形排列或斜向排列的文字，EasyOCR 可能无法正确地分割和识别每个字符。
受图像质量影响大：对图像的清晰度、对比度、光照等条件要求较高，如果图像存在模糊、噪声、阴影、反光等问题，会严重影响识别准确率。例如，对于一些老旧的文档、低分辨率的图片或者光线昏暗的场景下拍摄的照片，EasyOCR 的识别效果可能会大打折扣。 - 性能效率方面：
运行速度较慢：在处理大量图像或对高分辨率图像进行识别时，速度相对较慢，尤其是在使用 CPU 进行计算时，可能需要较长的时间才能完成识别任务。如果没有配备支持 CUDA 的独立显卡，处理效率会受到较大影响。
内存占用较高：在运行过程中，EasyOCR 可能会占用较多的内存资源，特别是在处理大型图像数据集或同时处理多个复杂图像时，可能会导致计算机内存不足，影响程序的正常运行。 - 训练和定制方面：
再训练难度较大：虽然 EasyOCR 是开源的，可以进行再训练以提高对特定场景或字体的识别能力，但再训练的过程相对复杂，需要开发者具备一定的深度学习知识和经验。并且，官方提供的再训练源码可能没有附带详细的说明文档，使得开发者在准备训练数据和修改源码时面临较大的挑战。
缺乏便捷的定制接口：对于一些想要根据自己的特定需求对 OCR 功能进行深度定制的开发者来说，EasyOCR 提供的定制接口可能不够灵活和便捷，难以满足复杂的业务需求。 - 语言支持方面：
对一些小语种的支持有限：尽管 EasyOCR 声称支持 70 多种语言，但对于一些使用人数较少的小语种，其识别效果可能不如对主流语言的识别效果好。在语言模型的训练数据和算法优化上，可能对小语种的关注度不够，导致识别准确率和速度都受到影响。
语言切换不够智能：在处理多语言混合的文本时，EasyOCR 可能无法自动准确地识别和切换不同的语言，需要用户手动指定语言类型，增加了使用的复杂性和工作量。 - 环境依赖和兼容性方面：
环境依赖较多：EasyOCR 基于 PyTorch 框架训练，在安装过程中会下载一些附加的 Python 包，如 PyTorch、torchvision 等，并且对这些包的版本有一定的要求。如果用户的环境中缺少相关的依赖项或者版本不匹配，就会导致安装失败或程序无法正常运行，增加了使用的难度和复杂性。
五、应用场景
- 办公自动化领域：
文档数字化：可将纸质文件如合同、报告、档案等扫描成图片，再利用 EasyOCR 识别图片中的文字，将其转换为可编辑的电子文本，方便存储、检索和编辑。例如，企业将大量的历史纸质档案进行数字化处理，提高文件管理的效率。
表单识别与处理：能够自动识别各种表单中的文字信息，如申请表、登记表等。这有助于快速提取关键信息，减少人工录入的工作量和错误率，提高业务办理的速度和准确性。比如，银行在处理客户开户申请时，可使用 EasyOCR 识别申请表上的客户信息。 - 互联网与数字媒体领域：
网页内容提取：对于一些无法直接复制文本的网页，可通过截图后使用 EasyOCR 提取网页上的文字内容。例如，在进行网页信息收集和数据分析时，遇到一些受版权保护或技术限制无法复制文字的网页，使用该工具可以获取所需的文本信息。
社交媒体内容分析：用于分析社交媒体图片中的文字，如图片上的标签、评论等，帮助企业或个人了解用户的需求和反馈，进行舆情监测和市场分析。比如，营销人员可以通过分析社交媒体上用户发布的图片文字，了解用户对产品的评价和意见。
视频字幕识别：在视频处理中，可识别视频中的字幕信息，方便对视频内容进行编辑、翻译或索引。这对于视频制作、视频教学等场景非常有用，例如将国外视频的英文字幕识别出来后进行翻译，制作成双语字幕的视频。 - 金融领域：
票据识别与处理：能够准确识别银行支票、汇票、发票等各种票据上的文字信息，包括票据号码、金额、日期、收款人等。这可以大大提高票据处理的效率和准确性，降低人工操作的风险。例如，银行在处理大量的票据业务时，使用 EasyOCR 快速识别票据信息，进行自动化的账务处理。
卡证识别：可用于识别身份证、银行卡、信用卡等卡证上的文字信息，方便进行身份验证和信息录入。比如，在金融机构的客户开户、贷款申请等业务中，使用该工具快速识别客户的身份证信息，提高业务办理的速度。 - 教育领域：
教学资源数字化：将教材、教辅资料、试卷等纸质教学资源扫描成图片，然后使用 EasyOCR 识别其中的文字，转化为电子文档，方便教师进行教学资源的管理和共享，也便于学生进行在线学习和复习。例如，教师将试卷扫描后识别文字，制作成电子试卷，方便在网络教学平台上发布。
作业和论文批改：可以辅助教师对学生的作业和论文进行批改，快速识别学生的文字内容，检查是否存在抄袭等问题。同时，对于一些手写的作业或论文，也能有一定的识别能力，帮助教师减轻批改的工作量。 - 交通与物流领域：
车牌识别：虽然主要针对常规的文字识别，但经过一定的训练和优化，也可以用于识别车牌上的文字信息，用于交通管理、停车场管理等场景。例如，在停车场入口处，使用 EasyOCR 识别车牌信息，实现自动计费和车辆管理。
物流信息识别：可识别物流单据上的文字信息，如快递单号、收件人地址、发件人信息等，提高物流信息的录入速度和准确性，便于物流的跟踪和管理。比如，快递员在揽收快递时，使用该工具快速识别快递单上的信息，上传到物流管理系统。 - 文化遗产保护与数字化领域：
古籍文献数字化：用于识别古籍、文献、档案等珍贵文化遗产中的文字信息，将其转化为电子文本，方便保存、研究和传播。这对于保护和传承文化遗产具有重要意义，例如对古代书籍、历史档案等进行数字化处理，让更多的人能够了解和研究这些珍贵的文化资源。
艺术品文字信息提取：对于一些带有文字的艺术品，如古代字画、碑刻等，EasyOCR 可以帮助提取其中的文字信息，为艺术品的研究和鉴定提供参考。比如，对碑刻上的文字进行识别，了解古代的历史文化和艺术风格。
7.自动化测试：
在自动化测试中，可以识别应用界面上的文字，与预期的文字进行比较，验证应用的正确性和功能完整性。