python中使用OAK-D PRO相机实现OCR功能

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python中使用OAK-D PRO相机实现OCR功能。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。

OAK简介

OAK(OpenCV AI Kit)是一个开源的智能视觉平台,它集成了硬件和软件组件,旨在提供高性能的实时目标检测、识别和跟踪等视觉AI功能。OAK由Luxonis公司开发,目的是为了降低视觉AI开发的门槛,使其更加普及和易于实现。

OAK平台的核心是OAK相机,它是一款集成了RGB相机、深度相机以及专门的神经网络处理器的智能视觉相机。OAK相机使用MIPI CSI-2接口连接到主设备,可以提供高质量的图像和深度数据输入。

OAK相机通过内置的NPU(神经网络处理器)实现了实时的神经网络推理,可以在设备端进行高效的人工智能处理。支持的神经网络模型包括TensorFlow Lite、ONNX等格式,用户可以根据需要选择合适的模型进行部署。

OAK相机的软件支持是基于OpenCV(开源计算机视觉库)和OpenVINO(Open Visual Inference & Neural Network Optimization Toolkit)构建的。用户可以使用Python等常见的编程语言进行开发,并使用OpenCV和OpenVINO提供的丰富功能和工具进行图像处理、模型部署和性能优化。

除了OAK相机,OAK平台还提供了一系列的附件和拓展模块,如深度伪彩色模块、双相机模块等,以满足不同的应用需求。

OAK平台和OAK相机可以应用于各种领域,例如机器人导航、智能监控、人脸识别、智能交通系统、物体跟踪等。通过使用OAK平台,开发者可以在嵌入式设备上实现高性能的视觉人工智能应用,极大地扩展了视觉AI的应用范围和可能性。

Tesseract简介

Tesseract是一款开源的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)引擎,最初由HP实验室开发,在2005年后由Google接手并进一步开发和完善。Tesseract支持多种语言文字的检测和识别,包括中文、英语、德语、法语、意大利语等多种主要语言,同时也支持针对特定场景或应用的领域OCR开发。

Tesseract基于机器学习技术,使用了多层神经网络以及支持向量机(SVM)等算法进行文字特征提取和识别。同时,Tesseract通过图像预处理、二值化、斑点去除和边框检测等多个环节优化页面处理流程,并且提供了多种字体、大小、旋转角度和噪声等挑战场景下的训练数据集,使得识别精度可以获得不错的性能表现。

除了提供C++ API之外,Tesseract还为多种编程语言提供了API的封装,如Python、Java、C#等,方便用户快速上手开发应用,可以广泛应用于扫描文档、电子书库入库、自动化办公、图片文字识别搜索等各个领域。

Tesseract OCR安装包

下载tesseract-ocr.exe。可以从github上下载最新版本: Tesseract OCR。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-511779.html

安装 Tesseract OCR

  1. 下载完成后,双击下载的.exe文件进行安装,在弹出的语言选择对话框中选择默认,点击OK。
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  2. 在欢迎界面,直接点击Next。
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  3. 在License页面点击 " I Agree "
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  4. Choose Users页面选择默认,直接点击Next
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  5. 在Choose Components页面需要注意ÿ

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