搜索煮译 | 那些好用的OCR工具（中）
在上篇中，我们对扫描全能王和Doc2X这两款OCR工具进行了介绍，它们的出色性能和实用功能使其成为众多用户的必备工具。继续这个系列，我们将在中篇中聚焦于PaddleOCR、OCRmyPDF、Simple-ocr-opencv和EasyOCR，这四款工具各有特色，涵盖各种用户需求，为文字识别领域提供了丰富的解决方案。 官方地址： 安装命令：pip install paddleocr 使用示例：
import paddleocr
# 初始化识别器
ocr = paddleocr.OCR()
# 读取图像文件
img_path = ‘/path/to/image.png’
img = paddleocr.read_image(img_path)
# 进行OCR识别
result = ocr.ocr(img)
# 输出识别结果
for line in result:
print(line)
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不足：无法识别并输出表格，没有公式识别的能力。
OCRmyPDF是基于Tesseract-OCR开发、训练的文字识别提取的开源项目。它可以将扫描或图像文件中的文本转换为可编辑的PDF文档。
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官方地址：
https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF
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安装命令：pip install ocrmypdf
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使用示例：
ocrmypdf/path/to/input.pdf /path/to/output.pdf
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优点：
跨平台支持：无论是Windows、macOS还是 Linux，OCRmyPDF都能完美运行，满足不同用户的需求。
易于使用：用户可以通过命令行界面轻松地将扫描的PDF 文件转换为包含OCR 文本层的PDF。
高度可定制：支持多种语言的OCR 引擎，用户可以根据自己的需求选择合适的OCR 引擎。
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官方地址：
https://github.com/goncalopp/simple-ocr-opencv
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安装命令：pip install simple-ocr-opencv
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使用示例：
import cv2
from simple_ocr import OCR
# 初始化OCR识别器
ocr = OCR()
# 读取图像文件
img_path = ‘/path/to/image.png’
img = cv2.imread(img_path)
# 进行OCR识别
result = ocr.ocr(img)
# 输出识别结果
print(result)
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官方地址：
https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
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安装命令：pip install easyocr
注：EasyOCR的模型是基于pytorch框架训练的，在easyocr下载同时会下载一些其它附加python包，例如pytorch，torchvision等，时间需要久一点。另外，官方提示win系统要预先安装好torch和torchvision。
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使用示例1：识别图像中的文本
From easyocr import EasyOCR
# 创建 EasyOCR 实例
ocr = EasyOCR()
# 识别图片中的文本
result = ocr.readtext(‘path/to/image.jpg’)
# 输出识别结果
for text in result:
print(text)
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使用示例2：识别视频中的实时文本
from easyocr import EasyOCR
# 创建 EasyOCR 实例
ocr = EasyOCR()
# 打开视频文件
video = cv2.VideoCapture(‘path/to/video.mp4’)
while True:
# 读取一帧视频
ret, frame = video.read()
if not ret:
break
# 识别视频帧中的文本
result = ocr.readtext(frame)
# 输出识别结果
for text in result:
print(text)
# 释放视频资源
video.release()
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