使用Python进行OCR图像识别只需要四行代码

效率 . 创新

Python OCR图片识别

Python让工作更简单

Python OCR图片识别 OCR picture recognition

作为一门成熟的编程语言，Python自然可以实现OCR识别功能，今天给大家介绍一种最简单的实现方式：EasyOCR。EasyOCR名字中的“easy”一点也不夸张，相信在阅读完笔者今天的介绍以后，你会感叹：OCR图片识别竟然可以如此简单！EasyOCR具有以下特性：
1. 简单
2. 免费
3. 支持识别多种语言
但同时EasyOCR也有以下缺点：
1. 文件路径不支持中文
2. 识别精确度有限

目录

• 1. 准备工作：安装第三方库

• 2. 简单实战-提取发票的发票号

• 3. 进阶-提取文件夹下所有发票号

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1. 准备工作：安装第三方库

EasyOCR库依赖于第三方机器学习库,因此要同时安装机器学习相关库torchvision和easyocr：

• 1.torchvision：基于pytorch的图像处理库
• 2.easyocr:OCR识别库

pip install torchvision -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install easyocr -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/


此外，需要注意的是，这里的OCR识别底层逻辑需要用到numpy库，并且对numpy库的版本有一定要求（<1.23.0,>=1.16.5），假设我们这里安装1.22.0版本的numpy：

pip uninstall numpy #如果安装过需要先卸载之前安装的
pip install numpy==1.22.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

2. 简单实战-提取发票的发票号

首先，我们做个简单的实战——提取一张发票的发票号。

假设我们想要提取如下图所示发票（invoice1）的发票号：

相关代码如下：

import easyocr
import re
reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=False)
results = reader.readtext('G:\gzh-ocr\invoice1.jpg', detail=0)   #detail 数值越高信息越详细。
pattern = r'\d+'  # 定义正则表达式
print('发票号:', re.findall(pattern, results[3])[0])



运行结果如下：

代码只有惊人的短短四行，就把发票号成功识别了出来！

3. 进阶-提取文件夹下所有发票号

我们做个进阶的实战案例——自动提取指定文件夹下所有发票图片中的发票号。

我们在G盘下的”gzh-ocr”文件夹中有两张发票，图片名称分别是invoice1.jpg和invoice2.jpg（这里是由于素材获取难度大，只放了两张图片，其实我们的程序十分强大，放多少张都能自动全部进行识别提取）。相关素材如下图所示：invoice1:invoice2:

完整代码如下：

import easyocr
import re
from pathlib import Path
reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=False)
for f in Path('G:\gzh-ocr').rglob('*.*'):
    if f.suffix.lower() in ['.jpg', '.png']:
        results = reader.readtext(str(f), detail=0)   #detail 数值越高信息越详细。
        pattern = r'\d+' # 定义正则表达式
        print('发票名:',f.stem,'发票号:',re.findall(pattern, results[3])[0])

运行结果如下：

可以看到，我们'G:\gzh-ocr'文件夹下的所有发票中的发票号都被成功提取了出来，并且程序十分贴心的加上了发票名！