python调用免费汉字识别模型大全-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python调用免费汉字识别模型大全。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

现在有一些免费识别汉字的模型，其中一些包括：

Tesseract OCR：可以用于中文文本识别，并且是开源、免费的。
EasyOCR：适用于多种语言和多种字符集的OCR模型，支持中文字符，并且是开源、免费的。
PaddleOCR：由PaddlePaddle开发，支持多种语言和多种字符集，包括中文字符，是开源、免费的。
CRNN：双向长短时记忆网络，可以用于文本识别，包括中文字符，是开源、免费的。

但需要注意的是，这些模型的性能和准确度因多种因素而异，你需要根据你的具体需求和应用场景来选择合适的模型。

以下是Python调用上述几个模型的代码示例：

Tesseract OCR：

首先需要安装Tesseract OCR和pytesseract库，然后在Python中使用以下代码进行调用：

import pytesseract
from PIL import Image

# 读取图像
image = Image.open('sample.jpg')

# 图片中文本识别
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')

# 打印结果
print(text)

EasyOCR：

需要安装EasyOCR库，然后在Python中使用以下代码进行调用：

import easyocr

# 加载模型
reader = easyocr.Reader(['ch_sim'])

# 读取图像
image = 'sample.jpg'

# 图片中文本识别
results = reader.readtext(image)

# 打印结果
for result in results:
    print(result[1])

PaddleOCR：

需要安装PaddleOCR库，然后在Python中使用以下代码进行调用：

import paddleocr

# 加载模型
ocr = paddleocr.OCR()

# 读取图像
image = 'sample.jpg'

# 图片中文本提取
results = ocr.ocr(image)

# 打印结果
for line in results:
    for word in line:
        print(word[1])

CRNN：

需要安装TensorFlow和Keras库，然后在Python中使用以下代码进行调用：

from crnn import crnn

# 初始化模型
model = crnn.CRNN()

# 读取图像
image = 'sample.jpg'

# 图片中文本识别
text = model.predict(image)

# 打印结果
print(text)

需要注意的是，在运行每个示例之前，需要替换image变量为你的图片路径。同时，这四个示例中的每个库都有更多选项和参数可以进行定制化，具体可以查看它们的官方文档。

根据我的搜索结果，你可以用以下的方法来用python调取这些模型：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-422827.html

对于 EasyOCR¹，你可以用pip安装它，然后用以下的代码来创建一个reader对象，并用它来识别图片中的文字：

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) # specify languages
result = reader.readtext('chinese.jpg') # read text from image

对于 Handwriting-Chinese-Characters-Recognition²，你可以从GitHub上下载它，然后用以下的代码来加载模型，并用它来识别手写汉字：

import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('model.h5') # load model
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('handwriting.jpg', color_mode='grayscale') # load image
image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image) # convert image to array
image = image.reshape(1, 64, 64, 1) # reshape image
prediction = model.predict(image) # predict character

对于 Scanner & Translator³，你可以从App Store上下载它，然后用以下的代码来调用它的API，并用它来识别和翻译图片中的文字：

import requests
url = 'https://api.scanner-translator.com/v1/ocr' # api url
headers = {'Authorization': 'Bearer <your_token>'} # api token
files = {'file': open('chinese.jpg', 'rb')} # image file
params = {'lang': 'zh-CN'} # language code
response = requests.post(url, headers=headers, files=files, params=params) # send request
data = response.json() # get response data
text = data['text'] # get text from data
translation = data['translation'] # get translation from data