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docTR OCR文檔文本識(shí)別

2512857 2022-05-30 | zip | 0.39 MB | 次下載 | 2積分

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資料介紹

授權(quán)協(xié)議 Apache-2.0

開發(fā)語言 Python

操作系統(tǒng) 跨平臺(tái)

軟件類型開源軟件

所屬分類應(yīng)用工具、圖形和圖像工具

軟件簡介

由 TensorFlow 2 和 PyTorch 提供支持，任何人都可以無縫訪問光學(xué)字符識(shí)別

獲取預(yù)訓(xùn)練模型

使用兩階段方法在 docTR 中實(shí)現(xiàn)端到端 OCR：文本檢測（定位單詞），然后文本識(shí)別（識(shí)別單詞中的所有字符）。因此，可以從可用實(shí)現(xiàn)列表中選擇用于文本檢測的架構(gòu)和用于文本識(shí)別的架構(gòu)。

from doctr.models import ocr_predictor

model = ocr_predictor(det_arch='db_resnet50', reco_arch='crnn_vgg16_bn', pretrained=True)

讀取文件

可以從 PDF 或圖像解釋文檔：

from doctr.io import DocumentFile
# PDF
pdf_doc = DocumentFile.from_pdf("path/to/your/doc.pdf").as_images()
# Image
single_img_doc = DocumentFile.from_images("path/to/your/img.jpg")
# Webpage
webpage_doc = DocumentFile.from_url("https://www.yoursite.com").as_images()
# Multiple page images
multi_img_doc = DocumentFile.from_images(["path/to/page1.jpg", "path/to/page2.jpg"])

以默認(rèn)的預(yù)訓(xùn)練模型為例：

from doctr.io import DocumentFile
from doctr.models import ocr_predictor

model = ocr_predictor(pretrained=True)
# PDF
doc = DocumentFile.from_pdf("path/to/your/doc.pdf").as_images()
# Analyze
result = model(doc)

安裝

安裝 docTR 需要 Python 3.6（或更高版本）和?pip。

由于使用了?weasyprint，如果沒有運(yùn)行在 Linux 系統(tǒng)之上，將需要額外的依賴項(xiàng)。

對(duì)于 macOS 用戶，可以按如下方式安裝它們：

brew install cairo pango gdk-pixbuf libffi

對(duì)于 Windows 用戶，這些依賴項(xiàng)包含在 GTK 中。

最新版本

可以使用?pypi?安裝最新版本的軟件包，如下所示：

pip install python-doctr

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