PythonOCR庫哪個好？——多方面評價

OCR（Optical Character Recognition）是指光學字符識別，是指用機器通過光學設備對印刷體字符進行自動識別，以獲取文本信息的技術。現階段，由於OCR技術的快速發展，越來越多的開發者採用OCR技術來提取圖像中的文字信息。PythonOCR庫是比較流行的Python OCR庫，有哪些優秀之處呢？本文就從多個角度進行評價和分析。

一、易用性

在使用PythonOCR庫時，易用性需要是考慮因素之一。對於初學者，使用簡單明了的庫能夠更快地學習和上手。PythonOCR庫的易用性在多方面得到了證明，就拿其中一個比較流行的庫 pytesseract舉例。pytesseract是一個Python的OCR庫，入門簡單，而且由谷歌開源，可想而知其錯誤率較低，準確度較高。以下是一個簡單的代碼示例：

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))

代碼非常簡單，就是打開圖片並調用pytesseract的API解析圖片，然後返回解析結果即可。這種簡單但卻非常實用的API可以幫助初學者更快地上手。

二、多語言支持

隨着全球化的發展，在在OCR技術需求的背後，是對多語言的識別需求，比如中文、日語、德語等。PythonOCR庫能否支持多語言也是一個重要的評價指標。現有的PythonOCR庫中，有些庫支持多國語言，如pytesseract庫就支持100多個語言，識別準確度比較高。以下是一個支持中文的代碼片段：

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

im = Image.open('test.png')
text = pytesseract.image_to_string(im, lang='chi_sim') # 攝取中文，不然默認英文是正確的
print(text)

Pytesseract庫提供了lang這個參數，用於進行不同語言識別，其中，簡體中文使用chi_sim進行設置，具體參數需要根據不同語言做相應的調整和設置。

三、高準確度

準確度是衡量OCR技術好壞的重要指標之一。從準確率的角度來看，PythonOCR庫在不斷的技術提升中，準確率也在不斷提高。比如pytesseract庫，其底層是使用Tesseract OCR，是谷歌公司開發的一款代碼開源的OCR庫。 Tesseract OCR最早由惠普公司開發，因為其優秀的性能，已經成為業內OCR領域眾多公司競相使用的技術。以下代碼展示了pytesseract庫的高準確度表現：

import pytesseract
from PIL import Image

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

上述代碼可以輕鬆解析圖片上的內容，而且準確度相對較高。

四、處理速度

在實際OCR應用中，處理速度上乘也是非常必要的，PythonOCR庫的處理速度也是一個重要的指標。如果OCR處理速度過慢，將會影響應用程序的整體效果。在PythonOCR庫中，其處理速度主要與底層的算法實現、開源庫等有關。對於處理速度，我們一般會從兩方面進行衡量：單個字符識別時間和整個圖片處理時間，對於不同的使用場景，需要根據實際需要進行選擇。如下代碼展示了一個快速處理一整張圖片的示例：

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)

這裡的config是一個可選參數，用於設置解析時的一些實際信息。在實際應用中，可以將config按需做調整以獲取更好的處理效果，以此來滿足不同的需求。

五、支持多種圖片格式

PythonOCR庫在處理圖片時，是否支持多種圖片格式也是一個重要因素。支持更多的格式，可以方便開發人員對其它系統的集成。PythonOCR庫支持的圖片格式有JPEG、PNG、BMP、GIF等等，通常我們可以將需要解析的圖片轉換為以上其中一個格式，然後再調用OCR解析識別。

from PIL import Image
import pytesseract

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

六、總結

以上對於PythonOCR庫的評價，是從易用性、多語言支持、高準確度、處理速度和支持多種圖片格式等多個方面進行的觀察和分析，PythonOCR庫在多個方面都體現了庫的優越性。在日常使用中，可以根據實際需要選取適合自己的PythonOCR庫，並在實際應用中做相應的調整和優化。