python ocr 识别 文字

 方法介绍 

方法	准确率	速度	多语言支持	复杂场景适应	推荐场景
Tesseract	中高	快	是	一般	简单文档、多语言
EasyOCR	高	中	是	强	复杂背景、低分辨率图像
PaddleOCR	极高	慢	是	强	高精度中文、版面分析

 

• 推荐选择：
  • 简单需求：Tesseract + Pytesseract（轻量级，易上手）。
  • 复杂场景：EasyOCR（深度学习，自动优化）。
  • 高精度中文：PaddleOCR（百度技术，支持版面分析）
     
    
    
    

1. 安装 Tesseract OCR  方法 1：APT 官方源安装（推荐）

bash

sudo apt update

sudo apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-eng -y # 英文语言包
# 可选：安装其他语言包（如中文）
sudo apt install tesseract-ocr-chi-sim -y

2. 在ubuntu24中，使用虚拟环境（推荐隔离依赖）安装 python库
bash

# 检查是否已安装 venv

python3 -m venv --help 

# 如果未安装（极少情况），手动安装：

sudo apt install python3-venv -y

2.2 创建并激活虚拟环境

bash

# 创建虚拟环境（命名为 myenv）

python3 -m venv myenv

 

# 激活虚拟环境

source myenv/bin/activate  # Linux/macOS

# 激活后，终端提示符会显示 (myenv)

 

# 退出虚拟环境

deactivate

2.3 在虚拟环境中安装库

bash

# 激活虚拟环境后，用 pip 安装库（仅影响当前环境）

pip install pillow pytesseract opencv-python  # Pillow 用于图像处理，OpenCV 可选

3.源代码举例

# import pytesseract
# from PIL import Image

# # 设置 Tesseract 路径（如果未在系统 PATH 中）
# # pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = '/usr/bin/tesseract'

# # 读取图像并识别文字
# image_path = "/home/ubuntu/examples/english.png"
# image = Image.open(image_path)
# text = pytesseract.image_to_string(image_path, lang="eng")  # 指定语言
# print(text)

import cv2

import pytesseract

 

# 使用 OpenCV 读取图像（适合预处理）
image_path = "/home/ubuntu/examples/english.png"
image = cv2.imread(image_path)

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转为灰度图

thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]  # 二值化


# 识别文字（指定语言和配置参数）

custom_config = r'--oem 3 --psm 6'  # OEM 3=默认，PSM 6=自动分块

#text = pytesseract.image_to_string(thresh, lang="chi_sim+eng", config=custom_config)

text = pytesseract.image_to_string(thresh, lang="chi_sim+eng", config=custom_config)

print(text)

 

4、补充在ubuntu中， ROS2 使用python的虚拟环境

ROS 2（包括 Python 节点）完全支持 Python 虚拟环境，但需要正确配置以确保 ROS 2 和虚拟环境之间的兼容性。以下是详细的使用方法和注意事项：
1. 为什么要在 ROS 2 中使用 Python 虚拟环境？

    隔离依赖：避免不同 ROS 2 包或 Python 项目的库版本冲突。
    灵活安装：可以在虚拟环境中自由安装 Python 包（如 numpy、opencv-python），而不会影响系统全局环境。
    可移植性：方便在不同机器上复现相同的 Python 环境。

2. 如何配置 Python 虚拟环境？
方法 1：使用 venv（推荐）

bash

# 创建虚拟环境（Python 3）
python3 -m venv ~/ros2_venv
 
# 激活虚拟环境
source ~/ros2_venv/bin/activate  # Linux/macOS
 
# 在虚拟环境中安装所需的 Python 包
pip install numpy opencv-python  # 示例

 

3. 在 ROS 2 中使用虚拟环境的 Python

直接运行 Python 节点

在虚拟环境中运行 Python 脚本时，确保：

    使用虚拟环境的 Python 解释器。
    正确设置 PYTHONPATH 以包含 ROS 2 的 Python 库。

bash

# 激活虚拟环境
source ~/ros2_venv/bin/activate
 
# 设置 PYTHONPATH（替换为你的 ROS 2 安装路径）
export PYTHONPATH=/opt/ros/<distro>/lib/python3.10/site-packages:$PYTHONPATH
 
# 运行 Python 节点
python3 your_node.py

 

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pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install "paddleocr>=2.7.0" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 请确保已安装 NVIDIA 驱动和 CUDA 11.7+

pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple