OCR 的前身是光学字符识别，它对当今的数字世界具有革命性意义。OCR 实际上是一个完整的过程，在此过程中，数字世界中存在的图像/文档被处理，文本被处理成普通的可编辑文本。

1、Tesseract

Tesseract最初由惠普实验室支持，用于电子版文字识别，1996年被移植到Windows上，1998年进行了C++化，在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在，由Google公司维护开发。
最初Tesseract是用C语言写的，在1998年改用C++。

1.1 下载安装

https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files

下载Tesseract的安装程序如下：

安装Tesseract后，文件夹如下：

下载中英文语言包：
https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

1.2 命令行

• （1）安装测试

tesseract -v
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• （2）识别图片中文字
  tesseract imagename outputbase [-l lang] [–psm pagesegmode] [configfile…]
  解释：tesseract 图片名 输出文件名 -l 字库文件 -psm pagesegmode 配置文件

tesseract d:\20190219162542304.png result
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• 测试的图片d:\20190219162542304.png：
  
• 测试的结果文件如下：
  
  使用中文语言包再次进行识别：

tesseract d:\20190219162542304.png result -l chi_sim
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• 测试的结果文件如下：
  

此外还有一个参数psm：比如tesseract test.jpg result -l eng --psm 7 nobatch
psm 参数说明：

0 = Orientation and script detection (OSD) only.
1 = Automatic page segmentation with OSD.
2 = Automatic page segmentation, but no OSD, or OCR
3 = Fully automatic page segmentation, but no OSD. (Default)
4 = Assume a single column of text of variable sizes.
5 = Assume a single uniform block of vertically aligned text.
6 = Assume a single uniform block of text.
7 = Treat the image as a single text line.
8 = Treat the image as a single word.
9 = Treat the image as a single word in a circle.
10 = Treat the image as a single character.
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1.3 python接口

• 安装库：

pip install pytesseract
pip install pillow
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• 测试代码：

import pytesseract
from PIL import Image
# 读取图片
im = Image.open('sentence.jpg')
# 识别文字
string = pytesseract.image_to_string(im)
print(string)
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import pytesseract
from PIL import Image
# 读取图片
im = Image.open('sentence.png')
# 识别文字，并指定语言
string = pytesseract.image_to_string(im, lang='chi_sim')
print(string)
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import os
import pytesseract
# 文字图片的路径
path = 'text_img/'
# 获取图片路径列表
imgs = [path + i for i in os.listdir(path)]
# 打开文件
f = open('text.txt', 'w+', encoding='utf-8')
# 将各个图片的路径写入text.txt文件当中
for img in imgs:
    f.write(img + '\n')
# 关闭文件
f.close()
# 文字识别
string = pytesseract.image_to_string('text.txt', lang='chi_sim')
print(string)
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2、EasyOCR

2.1 简介

EasyOCR 实际上是一个 Python 包，它将 PyTorch 作为后端处理程序。

EasyOCR 像任何其他 OCR（Google 的 tesseract 或任何其他）一样检测图像中的文本，但我在使用它时，我发现它是从图像中检测文本的最直接的方法，而且它将 PyTorch 作为后端处理程序，准确性更可靠。

EasyOCR 支持 42 多种语言进行检测。EasyOCR 是由 Jaided AI 公司创建的。

2.2 安装

Ready-to-use OCR with 80+ supported languages and all popular writing scripts including: Latin, Chinese, Arabic, Devanagari, Cyrillic, etc.
https://pypi.org/project/easyocr/

pip install easyocr
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在线测试如下：
https://www.jaided.ai/easyocr/

• 测试图片如下：
  
• 识别结果如下：
  
  

2.3 测试代码

import os
import easyocr
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

IMAGE_PATH = 'test.jpg'
reader = easyocr.Reader(['en'])
result = reader.readtext(IMAGE_PATH,paragraph="False")
print(result)
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import os
import easyocr
import cv2

reader = easyocr.Reader(['ch_sim'])
result = reader.readtext(r'd:\test_chs.png', detail = 0, paragraph=True)
print(result)
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3、PaddleOCR

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

支持多语言识别，目前能够支持 80 多种语言；
除了能对中文、英语、数字识别之外，还能应对字体倾斜、文本中含有小数点字符等复杂情况
提供有丰富的 OCR 领域相关工具供我们使用，方便我们制作自己的数据集、用于训练。

PaddleOCR 需在 PaddlePaddle2.0 下才可以正常运行，开始之前请确保 PaddlePaddle2.0 已经安装。

python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
cd PaddleOCR
pip3 install -r requirements.txt
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• 使用 gpu，识别单张图片

python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
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• 使用 gpu ，识别多张图片

python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
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• 不使用gpu，识别单张图片

python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True --use_gpu=False
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4、Jieba（分词）

https://pypi.org/project/jieba/
https://github.com/fxsjy/jieba

“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件

“Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to
be the best Python Chinese word segmentation module.

4.1 简介

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。jieba的主要功能是做中文分词，可以进行简单分词、并行分词、命令行分词，当然它的功能不限于此，目前还支持关键词提取、词性标注、词位置查询等。

• Jieba其实并不是只有分词这一个功能，其是一个开源框架，提供了很多在分词之上的算法，如关键词提取、词性标注等。
• Jieba官方提供了Python、C++、Go、R、iOS等多平台多语言支持，不仅如此，还提供了很多热门社区项目的扩展插件，如ElasticSearch、solr、lucene等。在实际项目中，进行扩展十分容易。

Jieba提供了三种分词模式：

• 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析。
• 全模式：把句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义。
• 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

4.2 安装

pip install jieba -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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4.3 测试代码

• 例子1：官网入门例子

# encoding=utf-8
import jieba

#jieba.enable_paddle()# 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持
strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]
for str in strs:
    seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) # 使用paddle模式
    print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

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• 例子2：四种搜索模式

import jieba

sent = '中文分词是文本处理不可或缺的一步!'

seg_list = jieba.cut(sent, cut_all=True)
print('全模式：', '/ '.join(seg_list))

seg_list = jieba.cut(sent, cut_all=False)
print('精确模式：', '/ '.join(seg_list))

seg_list = jieba.cut(sent)
print('默认精确模式：', '/ '.join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search(sent)
print('搜索引擎模式', '/ '.join(seg_list))
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• 例子3：带词性的分词

import jieba.posseg as jp
print(jp.lcut('我爱西樵山'))
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• 例子4：词与词性间映射

from jieba.posseg import dt
print(dt.word_tag_tab)
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结语

如果您觉得该方法或代码有一点点用处，可以给作者点个赞，或打赏杯咖啡；╮(￣▽￣)╭
如果您感觉方法或代码不咋地//(ㄒoㄒ)//，就在评论处留言，作者继续改进；o_O???
如果您需要相关功能的代码定制化开发，可以留言私信作者；(✿◡‿◡)
感谢各位大佬童鞋们的支持！( ´ ▽´ )ﾉ ( ´ ▽´)っ！！！