厉害了！21.5K star，一款功能强大的自动化开源OCR识别工具！

1、引言

在信息化社会，文字识别技术（OCR）发挥着日益重要的作用。无论是处理文档、识别图片中的文字，还是自动化录入信息，OCR技术都为我们提供了极大的便利。

今天给大家推荐一款功能强大的开源OCR工具：EasyOCR，因其高效的识别率和易用性受到了广大用户的青睐。本文将详细介绍EasyOCR的特点、安装方法以及使用方法，帮助读者更好地了解和应用这一技术。

2、EasyOCR介绍

EasyOCR是一款基于深度学习的OCR工具，能够识别多种语言（包括中文）的文字，并且具有高度的准确性和稳定性。它支持多种操作系统，并且提供了丰富的API接口，方便用户进行集成和开发。EasyOCR不仅能够识别印刷体文字，还能够对手写体、艺术字体等进行有效识别，展现出强大的通用性。

GitHub地址：

https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

3、EasyOCR技术参数与技术特点

EasyOCR采用深度学习技术，结合多种预训练模型，实现了高精度的文字识别。其技术参数和技术特点主要体现在以下几个方面：

• 多语言支持：EasyOCR支持包括中文、英文、日文、韩文等多种语言的文字识别，满足不同国家和地区用户的需求。
• 高精度识别： 通过深度学习技术的应用，EasyOCR的识别准确率可以达到90%以上，能够识别各种字体、字号和印刷质量的文本。
• 丰富的API接口：EasyOCR提供了简单易用的API，使得开发者能够轻松地将OCR功能集成到其他应用程序中，实现文字识别的自动化处理。
• 文字方向检测与文本区域检测：除了基本的文字识别功能外，EasyOCR还能够检测文字的方向和文本区域，进一步提高识别的准确性和效率。
• 可配置性：用户可以根据具体需求调整识别模型、识别器、图像大小等参数，以达到最佳的识别效果。

4、EasyOCR安装、使用

安装EasyOCR非常简单，用户可以通过Python的包管理器pip进行安装。在命令行中输入以下命令：

pip install easyocr

等待安装完成后，即可在Python代码中导入EasyOCR模块进行使用。

使用EasyOCR进行文字识别主要分为以下几个步骤：

# 导入EasyOCR模块
import easyocr

# 创建一个EasyOCR对象，并指定需要识别的语言种类。
# 这里['ch_sim','en']表示同时识别简体中文和英文。EasyOCR支持多种语言，用户可以根据需要选择。
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'])

# 使用EasyOCR对象的readtext方法读取图片并进行识别：
# 这里'example.jpg'是要识别的图片文件名。识别结果将保存在result变量中，它是一个列表，每个元素代表图片中的一个文本区域，包含文本框的位置信息和识别出的文字内容。
result = reader.readtext('example.jpg')

# 处理识别结果,例如，可以遍历result列表，打印出每个文本框的位置和识别的文字：

for (bbox, text, probability) in result:  
    print(f"Bounding box: {bbox}, Text: {text}, Probability: {probability}") 

这样，我们就完成了使用EasyOCR进行文字识别的整个过程。

5、应用在自动化测试领域

EasyOCR在自动化测试识别场景中，可以发挥重要作用，帮助测试人员快速、准确地识别图像中的文字，从而进行后续的测试工作。以下是一个基于EasyOCR的自动化测试识别案例：

场景描述：

假设我们正在进行一个移动应用的自动化测试，其中涉及到对应用界面截图中文字的验证。我们需要确保应用显示的文字与预期的文字一致。传统的方式可能是手动比对，但这既耗时又容易出错。通过使用EasyOCR进行OCR识别，我们可以自动提取截图中的文字，并与预期的文字进行比较。

步骤：

• 截图获取：首先，通过自动化测试框架（如Appium、Selenium等）获取应用界面的截图。
• OCR识别：使用EasyOCR对截图进行OCR识别，提取出其中的文字。
• 文字比对：将提取出的文字与预期的文字进行比对，判断是否一致。
• 结果输出：根据比对结果，输出测试报告或日志，记录测试结果。

示例代码：

以下是一个简化的Python示例代码，演示了如何使用EasyOCR进行OCR识别，并将识别结果与预期结果进行比对：

import easyocr  
import cv2  
  
# 加载EasyOCR模型  
reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])  
  
# 读取应用界面截图  
image_path = 'app_screenshot.png'  
image = cv2.imread(image_path)  
  
# 使用EasyOCR进行OCR识别  
result = reader.readtext(image)  
  
# 提取识别到的文字  
recognized_text = [text for (bbox, text, probability) in result]  
  
# 定义预期的文字  
expected_text = "预期的文字内容"  
  
# 比对识别结果与预期结果  
if recognized_text == expected_text:  
    print("文字识别正确")  
else:  
    print("文字识别错误")  
    print(f"识别结果：{recognized_text}")  
    print(f"预期结果：{expected_text}")

在这个示例中，我们首先加载了EasyOCR模型，并读取了应用界面的截图。然后，我们使用readtext方法进行了OCR识别，并提取了识别到的文字。最后，我们将识别结果与预期结果进行了比对，并输出了相应的测试结果。

注意事项：

• 在实际应用中，可能需要处理截图中的噪点、旋转、缩放等问题，以提高OCR识别的准确性。
• EasyOCR的性能和准确性可能受到图像质量、字体、字号等多种因素的影响，因此在实际应用中可能需要进行一些优化和调整。
• 在自动化测试框架中集成EasyOCR时，需要确保测试环境与EasyOCR的依赖项（如Python、OpenCV等）兼容，并进行适当的配置和调试。

6、总结

EasyOCR作为一款功能强大的OCR工具，为我们提供了高效、准确的文字识别服务。通过简单的安装和配置，我们就可以在Python中使用EasyOCR进行文字识别。在实际应用中，我们可以根据具体需求调整识别语言、优化识别参数等，以获得更好的识别效果。相信随着OCR技术的不断发展，EasyOCR将在更多领域发挥出更大的作用。

好了，更多特性，感兴趣的读者可自行探索挖掘。

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