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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>docTR OCR文檔文本識別

docTR OCR文檔文本識別

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

資料介紹

授權(quán)協(xié)議 Apache-2.0
開發(fā)語言 Python
軟件類型 開源軟件

軟件簡介

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

獲取預(yù)訓(xùn)練模型

使用兩階段方法在 docTR 中實現(xiàn)端到端 OCR:文本檢測(定位單詞),然后文本識別(識別單詞中的所有字符)。因此,可以從可用實現(xiàn)列表中選擇用于文本檢測的架構(gòu)和用于文本識別的架構(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,如果沒有運行在 Linux 系統(tǒng)之上,將需要額外的依賴項。

對于 macOS 用戶,可以按如下方式安裝它們:

brew install cairo pango gdk-pixbuf libffi

對于 Windows 用戶,這些依賴項包含在 GTK 中。

最新版

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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