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简单使用

参数

异常处理

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OCR,光学文字识别，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。easyocr是一个比较流行的库，支持超过80种语言。安装的时候注意会附带安装torch库（一个深度学习框架，大小600多M）

安装： pip install easyocr -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

执行easyocr.Reader()时需要将模型加载到内存中，需要一定时间，只需要运行一次（会先下载列表中相关的语言包）。

简单使用

识别图片：

import easyocrreader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])
result = reader.readtext(r'D:\zhuomian\test_file\33.png') 
print(result)

打印结果：[([[4, 4], [92, 4], [92, 28], [4, 28]], '弧独的我', 0.30187690258026123), ([[2, 32], [92, 32], [92, 58], [2, 58]], '信号好强', 0.291224867105484)]

识别返回结果是一个列表，列表中包含多个元素，每个元素都是一个包含文本、位置坐标和置信度的元组。

设置简单输出，只返回识别到的文本：添加参数 detail=0

result = reader.readtext(r'D:\zhuomian\test_file\33.png',detail=0)
print(result)

输出结果：['弧独的我', '信号好强']

参数

easyocr.Reader()

gpu：如果设备上没有GPU，或者GPU内存较小，可以通过添加gpu=False以仅在CPU模式下运行模型。

lang_list：语言模型包，首次使用会先下载列表中相关的语言包(ch_tra--繁体中文，ch_sim--中文简体，两种汉语包不可同时使用)。

reader.readtext()

image：除了本地图片文件路径，还可以传递一个OpenCV图像对象（numpy数组）、图像文件的字节、网络图片的URL。

异常处理

1、下载语言包报错：raise ContentTooShortError(urllib.error.ContentTooShortError: <urlopen error retrieval incomplete: got only 2209389 out of 209821039 bytes>,

网络不稳定，需要重新下载

2、easyocr源码中cv2.imread方法不支持中文路径报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

修改报错文件，在报错文件中添加一个自定义的方法，将原来的方法替换

def cv2_readimg(filename, mode):  # 解决cv2.imread不支持中文路径问题img_date = np.fromfile(filename, dtype=np.uint8)  # 将图片文件存入内存img = cv2.imdecode(img_date, mode)  # 从内存数据读取图片return img

img_cv_grey = cv2_readimg(image, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)