Python中用于从图像中提取文本的8大OCR库

在Python中，有许多库可以用于从图像中提取文本，这些库通常被称为光学字符识别（OCR）工具。以下是其中的8个最常见的OCR库：

1. Tesseract
2. Google Vision
3. Cuneiform
4. Gnostic
5. Pyocr
6. Pytesseract
7. Tesseract.js
8. Tesseract OCR for iOS

解决方案和实例代码：

1. Tesseract

   Tesseract是一个开源的OCR库，它可以通过多种语言进行训练，以识别不同语言的文本。它可以处理各种图像文件格式，包括jpg、png、gif、pdf和epdf。

from PIL import Image
import pytesseract
 
def ocr_image(image_path):
    img = Image.open(image_path)
    text = pytesseract.image_to_string(img)
    return text
 
print(ocr_image('path_to_your_image.jpg'))

2. Google Vision

   Google Vision API是一种云服务，可以分析图像，以识别其内容，包括人脸和地标。它还可以识别文本，并以编程方式提供对识别的文本的访问。

from google.cloud import vision
import io
 
def detect_text(path):
    client = vision.ImageAnnotatorClient()
 
    with io.open(path, 'rb') as image_file:
        content = image_file.read()
 
    image = vision.types.Image(content=content)
 
    response = client.text_detection(image=image)
    texts = response.text_annotations
    print('\nTexts:')
 
    for text in texts:
        print('\n"{}"'.format(text.description.strip()))
 
        vertices = (['({},{})'.format(vertex.x, vertex.y) for vertex in text.bounding_poly.vertices])
 
        print('bounds: {}'.format(','.join(vertices)))
 
detect_text('path_to_your_image.jpg')

3. Cuneiform

   Cuneiform是一个开源OCR库，可以识别80多种语言的文本。它可以处理各种图像文件格式，包括jpg、png、gif、pdf和epdf。

from cuneiform import Cuneiform
 
def ocr_image(image_path):
    cform = Cuneiform()
    with open(image_path, 'rb') as image_file:
        data = image_file.read()
    return cform.convert_file(data)
 
print(ocr_image('path_to_your_image.jpg'))

4. Gnostic

   Gnostic是一个用于处理图像和文本数据的Python库。它可以帮助开发者更容易地处理和分析从图像中提取的文本。

from gnostic import Image
 
def ocr_image(image_path):
    with Image.open(image_path) as img:
        text = img.text(clean=True, x_tolerance=10)
    return text
 
print(ocr_image('path_to_your_image.jpg'))

5. Pyocr

   Pyocr是Python的OCR工具。它可以用于在Python中读取扫描件。

import sys
import pyocr
import pyocr.builders
 
def ocr_image(image_path):
    tools = pyocr.get_available_tools()
    if len(tools) == 0:
        print("No OCR tool found")
        sys.exit(1)
 
    tool = tools[0]
    txt = tool.image_to_string(
        pyocr.open_image(image_path),
        lang='eng',
        builder=pyocr.builders.TextBuilder()
    )
    r