yellowfrog623
New member
## OCR với Python
[Hình ảnh của một tài liệu được quét bởi một máy]
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là quá trình chuyển đổi hình ảnh của văn bản thành văn bản có thể đọc được bằng máy.Đây có thể là một công cụ có giá trị cho các doanh nghiệp và cá nhân cần trích xuất dữ liệu từ các tài liệu, chẳng hạn như biên lai được quét, PDF hoặc hình ảnh của các ghi chú viết tay.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến phù hợp với các nhiệm vụ OCR.Nó có một số thư viện tích hợp có thể được sử dụng để xử lý hình ảnh và cũng dễ dàng mở rộng với các thư viện của bên thứ ba.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện OCR với Python bằng cách sử dụng thư viện [pytesseract] (https://pypi.org/project/pytesseract/).Pytesseract là một trình bao bọc xung quanh [động cơ OCR Tesseract] (https://tesseract-oc.github.io/), là một trong những động cơ OCR phổ biến nhất hiện có.
### 1. Cài đặt các gói yêu cầu
Bước đầu tiên là cài đặt các gói cần thiết.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP cài đặt pytesseract
`` `
### 2. Đọc một hình ảnh
Khi các gói được cài đặt, bạn có thể đọc hình ảnh vào Python bằng mã sau:
`` `
Nhập CV2
IMAGE = CV2.IMREAD ('IMAGE.PNG')
`` `
### 3. Thực hiện OCR
Để thực hiện OCR, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
Nhập pytesseract
Text = pytesseract.image_to_string (hình ảnh)
`` `
Điều này sẽ trả lại văn bản được trích xuất từ hình ảnh.
### 4. Làm sạch văn bản
Văn bản được trả lại bởi pytesseract có thể không hoàn hảo.Nó có thể chứa lỗi, chẳng hạn như không gian thêm hoặc dấu câu.Bạn có thể làm sạch văn bản bằng mã sau:
`` `
Nhập RE
text = re.sub ('[^\ w \ s]', '', văn bản)
Text = text.lower ()
`` `
Điều này sẽ loại bỏ tất cả các ký tự không alphabetic và dấu câu từ văn bản, và nó cũng sẽ chuyển đổi văn bản thành chữ thường.
### 5. Lưu văn bản
Bạn có thể lưu văn bản vào một tệp bằng mã sau:
`` `
với Open ('output.txt', 'w') như f:
f.write (văn bản)
`` `
### Ví dụ
Dưới đây là một ví dụ về cách bạn có thể sử dụng Python để thực hiện OCR trên biên lai được quét:
`` `
Nhập CV2
Nhập pytesseract
IMAGE = CV2.IMREAD ('Biên nhận.png')
Text = pytesseract.image_to_string (hình ảnh)
text = re.sub ('[^\ w \ s]', '', văn bản)
Text = text.lower ()
với Open ('output.txt', 'w') như f:
f.write (văn bản)
`` `
Khi bạn chạy mã này, nó sẽ tạo một tệp có tên là `output.txt` chứa văn bản được trích xuất từ biên lai được quét.
### Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách thực hiện OCR với Python bằng thư viện pytesseract.Chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của OCR và chúng tôi chỉ cho bạn cách đọc hình ảnh, thực hiện OCR, dọn dẹp văn bản và lưu văn bản vào một tệp.
### hashtags
* #Ocr
* #Python
* #machine Học tập
* #Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
* #khoa học dữ liệu
=======================================
## OCR with Python
[Image of a document being scanned by a machine]
Optical character recognition (OCR) is the process of converting images of text into machine-readable text. This can be a valuable tool for businesses and individuals who need to extract data from documents, such as scanned receipts, PDFs, or images of handwritten notes.
Python is a popular programming language that is well-suited for OCR tasks. It has a number of built-in libraries that can be used for image processing, and it is also easy to extend with third-party libraries.
In this article, we will show you how to perform OCR with Python using the [PyTesseract](https://pypi.org/project/pytesseract/) library. PyTesseract is a wrapper around the [Tesseract OCR engine](https://tesseract-ocr.github.io/), which is one of the most popular OCR engines available.
### 1. Installing the Required Packages
The first step is to install the required packages. You can do this using the following command:
```
pip install pytesseract
```
### 2. Reading an Image
Once the packages are installed, you can read an image into Python using the following code:
```
import cv2
image = cv2.imread('image.png')
```
### 3. Performing OCR
To perform OCR, you can use the following code:
```
import pytesseract
text = pytesseract.image_to_string(image)
```
This will return the text that was extracted from the image.
### 4. Cleaning Up the Text
The text that is returned by PyTesseract may not be perfect. It may contain errors, such as extra spaces or punctuation. You can clean up the text using the following code:
```
import re
text = re.sub('[^\w\s]', '', text)
text = text.lower()
```
This will remove all non-alphabetic characters and punctuation from the text, and it will also convert the text to lowercase.
### 5. Saving the Text
You can save the text to a file using the following code:
```
with open('output.txt', 'w') as f:
f.write(text)
```
### Example
Here is an example of how you can use Python to perform OCR on a scanned receipt:
```
import cv2
import pytesseract
image = cv2.imread('receipt.png')
text = pytesseract.image_to_string(image)
text = re.sub('[^\w\s]', '', text)
text = text.lower()
with open('output.txt', 'w') as f:
f.write(text)
```
When you run this code, it will create a file called `output.txt` that contains the text that was extracted from the scanned receipt.
### Conclusion
In this article, we showed you how to perform OCR with Python using the PyTesseract library. We covered the basics of OCR, and we showed you how to read an image, perform OCR, clean up the text, and save the text to a file.
### Hashtags
* #Ocr
* #Python
* #machine learning
* #natural language processing
* #data science
[Hình ảnh của một tài liệu được quét bởi một máy]
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là quá trình chuyển đổi hình ảnh của văn bản thành văn bản có thể đọc được bằng máy.Đây có thể là một công cụ có giá trị cho các doanh nghiệp và cá nhân cần trích xuất dữ liệu từ các tài liệu, chẳng hạn như biên lai được quét, PDF hoặc hình ảnh của các ghi chú viết tay.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến phù hợp với các nhiệm vụ OCR.Nó có một số thư viện tích hợp có thể được sử dụng để xử lý hình ảnh và cũng dễ dàng mở rộng với các thư viện của bên thứ ba.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện OCR với Python bằng cách sử dụng thư viện [pytesseract] (https://pypi.org/project/pytesseract/).Pytesseract là một trình bao bọc xung quanh [động cơ OCR Tesseract] (https://tesseract-oc.github.io/), là một trong những động cơ OCR phổ biến nhất hiện có.
### 1. Cài đặt các gói yêu cầu
Bước đầu tiên là cài đặt các gói cần thiết.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP cài đặt pytesseract
`` `
### 2. Đọc một hình ảnh
Khi các gói được cài đặt, bạn có thể đọc hình ảnh vào Python bằng mã sau:
`` `
Nhập CV2
IMAGE = CV2.IMREAD ('IMAGE.PNG')
`` `
### 3. Thực hiện OCR
Để thực hiện OCR, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
Nhập pytesseract
Text = pytesseract.image_to_string (hình ảnh)
`` `
Điều này sẽ trả lại văn bản được trích xuất từ hình ảnh.
### 4. Làm sạch văn bản
Văn bản được trả lại bởi pytesseract có thể không hoàn hảo.Nó có thể chứa lỗi, chẳng hạn như không gian thêm hoặc dấu câu.Bạn có thể làm sạch văn bản bằng mã sau:
`` `
Nhập RE
text = re.sub ('[^\ w \ s]', '', văn bản)
Text = text.lower ()
`` `
Điều này sẽ loại bỏ tất cả các ký tự không alphabetic và dấu câu từ văn bản, và nó cũng sẽ chuyển đổi văn bản thành chữ thường.
### 5. Lưu văn bản
Bạn có thể lưu văn bản vào một tệp bằng mã sau:
`` `
với Open ('output.txt', 'w') như f:
f.write (văn bản)
`` `
### Ví dụ
Dưới đây là một ví dụ về cách bạn có thể sử dụng Python để thực hiện OCR trên biên lai được quét:
`` `
Nhập CV2
Nhập pytesseract
IMAGE = CV2.IMREAD ('Biên nhận.png')
Text = pytesseract.image_to_string (hình ảnh)
text = re.sub ('[^\ w \ s]', '', văn bản)
Text = text.lower ()
với Open ('output.txt', 'w') như f:
f.write (văn bản)
`` `
Khi bạn chạy mã này, nó sẽ tạo một tệp có tên là `output.txt` chứa văn bản được trích xuất từ biên lai được quét.
### Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách thực hiện OCR với Python bằng thư viện pytesseract.Chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của OCR và chúng tôi chỉ cho bạn cách đọc hình ảnh, thực hiện OCR, dọn dẹp văn bản và lưu văn bản vào một tệp.
### hashtags
* #Ocr
* #Python
* #machine Học tập
* #Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
* #khoa học dữ liệu
=======================================
## OCR with Python
[Image of a document being scanned by a machine]
Optical character recognition (OCR) is the process of converting images of text into machine-readable text. This can be a valuable tool for businesses and individuals who need to extract data from documents, such as scanned receipts, PDFs, or images of handwritten notes.
Python is a popular programming language that is well-suited for OCR tasks. It has a number of built-in libraries that can be used for image processing, and it is also easy to extend with third-party libraries.
In this article, we will show you how to perform OCR with Python using the [PyTesseract](https://pypi.org/project/pytesseract/) library. PyTesseract is a wrapper around the [Tesseract OCR engine](https://tesseract-ocr.github.io/), which is one of the most popular OCR engines available.
### 1. Installing the Required Packages
The first step is to install the required packages. You can do this using the following command:
```
pip install pytesseract
```
### 2. Reading an Image
Once the packages are installed, you can read an image into Python using the following code:
```
import cv2
image = cv2.imread('image.png')
```
### 3. Performing OCR
To perform OCR, you can use the following code:
```
import pytesseract
text = pytesseract.image_to_string(image)
```
This will return the text that was extracted from the image.
### 4. Cleaning Up the Text
The text that is returned by PyTesseract may not be perfect. It may contain errors, such as extra spaces or punctuation. You can clean up the text using the following code:
```
import re
text = re.sub('[^\w\s]', '', text)
text = text.lower()
```
This will remove all non-alphabetic characters and punctuation from the text, and it will also convert the text to lowercase.
### 5. Saving the Text
You can save the text to a file using the following code:
```
with open('output.txt', 'w') as f:
f.write(text)
```
### Example
Here is an example of how you can use Python to perform OCR on a scanned receipt:
```
import cv2
import pytesseract
image = cv2.imread('receipt.png')
text = pytesseract.image_to_string(image)
text = re.sub('[^\w\s]', '', text)
text = text.lower()
with open('output.txt', 'w') as f:
f.write(text)
```
When you run this code, it will create a file called `output.txt` that contains the text that was extracted from the scanned receipt.
### Conclusion
In this article, we showed you how to perform OCR with Python using the PyTesseract library. We covered the basics of OCR, and we showed you how to read an image, perform OCR, clean up the text, and save the text to a file.
### Hashtags
* #Ocr
* #Python
* #machine learning
* #natural language processing
* #data science
