EasyOCR的使用
001-OCR光学文字识别
一、OCR简介
OCR(Optical Character Recognition，光学文字识别)是指电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。
各种场景都有OCR的身影，我们可以在任何地方使用到OCR。Python中常见的OCR有EasyOCR、PaddleOCR等，接下来我们以EasyOCR为例，演示其如何使用。
二、EasyOCR使用
EasyOCR是一个免费开源的OCR模块，其有自己的一系列的训练好的模型，借助这些模型，我们就可以识别各种场景下的文字。
Github链接：https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
EasyOCR官网：https://www.jaided.ai/easyocr/
首先我们先来安装OCR：
Windows：pip install easyocr;Mac/Linux：pip3 install easyocr
安装完成以后
我们直接写代码即可
1.导入easyocr模块
import easyocr2.实例化Reader类
Reader类中有几个参数我们需要手动修改
lang_list：告诉它我们要识别的语言，以列表的形式传参，可以一次传递多种语言，但并非所有语言都可以一起使用，截止到2022年12月19日，已经支持80+种语言。这是目前支持的语言的链接：https://www.jaided.ai/easyocr/。我们这里写的ch_sim是简体中文，en是英文。
gpu：会让你选择使用cpu驱动还是gpu驱动，使用gpu驱动识别速度会更快一些，但是所要配置的环境也更复杂，如果有兴趣，可以自行研究一下，这里我们就使用cpu，将gpu改为False。
download_enabled：easyocr第一次运行时会先在线下载模型数据，但是鉴于网络不好，大部分人下载时都会发生错误，所以将download_enabled改为False，我们手动去下载模型数据。
model_storage_directory：这个参数是指定模型数据的引用路径，默认情况下在Windows系统中存放在C:\Users\用户名\.EasyOCR\model中，在Mac/Linux系统中存放在～/.EasyOCR/model中，我们可以通过修改model_storage_directory参数自行指定模型数据的路径，我这里就直接指定相对路径为./model。
注意：
除此之外还有很多其他参数，详情请见源码。
reader = easyocr.Reader(
lang_list=['ch_sim', 'en'],
gpu=False,
download_enabled=False,
model_storage_directory='./model'
)
1.调用readtext方法
实例化Reader类以后，调用readtext方法读取图片。
readtext方法中有一个参数叫做image，把图片传给它即可。image参数可以接收图片路径、图片的numpy数组或者图片的字节流对象。一般情况下我们直接传递图片路径即可，除非有要求要针对图片做一些特殊处理。
result = reader.readtext(image='图片')
print(result)三、模型下载
刚刚我们说将download_enabled参数改为False，要去手动下载模型数据，这是模型数据下载地址：https://www.jaided.ai/easyocr/modelhub/。
下载图中框选中的三个即可，下载下来为zip压缩包，一定要解压缩，我们需要的是其中的后缀名为pth的文件，并将其移动到我们自己创建的**model**文件夹中。因为我们要做文字识别就一定要有CRAFT，我们识别的大部分为简体中文和英文，所以下载zh_sim_g2和english_g2。当然，如果你要识别其他语言，请再次找其他语言的模型数据。
四、图片
在此提供几张图片，供大家测试。
按照官方的说法，准确率在90%以上，但是碰到识别不出来或者识别错误的概率还是蛮大的。
