PythonOCR库哪个好？——多方面评价

OCR（Optical Character Recognition）是指光学字符识别，是指用机器通过光学设备对印刷体字符进行自动识别，以获取文本信息的技术。现阶段，由于OCR技术的快速发展，越来越多的开发者采用OCR技术来提取图像中的文字信息。PythonOCR库是比较流行的Python OCR库，有哪些优秀之处呢？本文就从多个角度进行评价和分析。

一、易用性

在使用PythonOCR库时，易用性需要是考虑因素之一。对于初学者，使用简单明了的库能够更快地学习和上手。PythonOCR库的易用性在多方面得到了证明，就拿其中一个比较流行的库 pytesseract举例。pytesseract是一个Python的OCR库，入门简单，而且由谷歌开源，可想而知其错误率较低，准确度较高。以下是一个简单的代码示例：

import pytesseract
from PIL import Image

def identify_code(image):
    code = pytesseract.image_to_string(image)
    return code

image = Image.open('code.png')
print(identify_code(image))

代码非常简单，就是打开图片并调用pytesseract的API解析图片，然后返回解析结果即可。这种简单但却非常实用的API可以帮助初学者更快地上手。

二、多语言支持

随着全球化的发展，在在OCR技术需求的背后，是对多语言的识别需求，比如中文、日语、德语等。PythonOCR库能否支持多语言也是一个重要的评价指标。现有的PythonOCR库中，有些库支持多国语言，如pytesseract库就支持100多个语言，识别准确度比较高。以下是一个支持中文的代码片段：

# coding=utf-8
import pytesseract
from PIL import Image

im = Image.open('test.png')
text = pytesseract.image_to_string(im, lang='chi_sim') # 摄取中文，不然默认英文是正确的
print(text)

Pytesseract库提供了lang这个参数，用于进行不同语言识别，其中，简体中文使用chi_sim进行设置，具体参数需要根据不同语言做相应的调整和设置。

三、高准确度

准确度是衡量OCR技术好坏的重要指标之一。从准确率的角度来看，PythonOCR库在不断的技术提升中，准确率也在不断提高。比如pytesseract库，其底层是使用Tesseract OCR，是谷歌公司开发的一款代码开源的OCR库。 Tesseract OCR最早由惠普公司开发，因为其优秀的性能，已经成为业内OCR领域众多公司竞相使用的技术。以下代码展示了pytesseract库的高准确度表现：

import pytesseract
from PIL import Image

image = Image.open('test.png')
code = pytesseract.image_to_string(image)
print(code)

上述代码可以轻松解析图片上的内容，而且准确度相对较高。

四、处理速度

在实际OCR应用中，处理速度上乘也是非常必要的，PythonOCR库的处理速度也是一个重要的指标。如果OCR处理速度过慢，将会影响应用程序的整体效果。在PythonOCR库中，其处理速度主要与底层的算法实现、开源库等有关。对于处理速度，我们一般会从两方面进行衡量：单个字符识别时间和整个图片处理时间，对于不同的使用场景，需要根据实际需要进行选择。如下代码展示了一个快速处理一整张图片的示例：

import time
from PIL import Image
import pytesseract

start = time.time()

img = Image.open('test.png')
text = pytesseract.image_to_string(img, config='-psm 11')
print(text)

end = time.time()
print("Spend time:", end-start)

这里的config是一个可选参数，用于设置解析时的一些实际信息。在实际应用中，可以将config按需做调整以获取更好的处理效果，以此来满足不同的需求。

五、支持多种图片格式

PythonOCR库在处理图片时，是否支持多种图片格式也是一个重要因素。支持更多的格式，可以方便开发人员对其它系统的集成。PythonOCR库支持的图片格式有JPEG、PNG、BMP、GIF等等，通常我们可以将需要解析的图片转换为以上其中一个格式，然后再调用OCR解析识别。

from PIL import Image
import pytesseract

img = Image.open('test.png')
text = pytesseract.image_to_string(img)
print(text)

六、总结

以上对于PythonOCR库的评价，是从易用性、多语言支持、高准确度、处理速度和支持多种图片格式等多个方面进行的观察和分析，PythonOCR库在多个方面都体现了库的优越性。在日常使用中，可以根据实际需要选取适合自己的PythonOCR库，并在实际应用中做相应的调整和优化。

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