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[译]基于深度学习的文字识别(OCR)通过Tesseract+OpenCV实现

文字识别专题 AI君 153℃

《OpenCV系列教程》
项目位置:OpenCV-Sample
代码位置:100-OCR.py
今天的博文我们将学习使用开源工具Tesseract+OpenCV,对图片上的文字进行识别。从图片提取文字的方法叫作“光学字符识别”(Optical Character Recognition )简称OCR,也可以简单的叫做文字识别。

Tesseract最初由惠普实验室开发,在2005年惠普与内华达拉斯维加斯大学进行合作的时候对其进行了开源。从2006年起,它被google和众多开源爱好者进行积极的开发和维护。

Tesseract在3.x版本的时候逐渐成熟,它支持多种图片格式并且大量的语言也被添加其中。但是Tesseract3.x是基于传统的计算机视觉算法的。过去的几年中,在众多的计算机视觉领域内,深度学习算法在精准程度上,明显优于传统的机器学习技术。手写识别就是一个很好的例证。因此Tesseract拥有一个基于深度学习的文字识别引擎只是一个时间的问题。

Tesseract在版本4的时候,就实现了一个基于Long Short Term Memory(LSTM网络)的识别引擎。LSTM是循环神经网络(Recurrent Neural Network)中的一种。

初学者需要主要:识别图片中的单个字符,我们通常使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network)。但是对于任意长度的字符串呢?解决这个问题的方式使用Rnns和LSTM还是比较受欢迎的方式。这里能你更好的理解LSTM

在Tesseract版本4中依旧留用了版本3中的OCR引擎,但LSTM变成了默认使用的识别引擎,在后面我们将使用后者进行识别。

Tesseract库附带了一个很方便的命令行工具叫做tesseract。我们可以通过这个工具进行OCR文字识别,并且输出存在在一个txt文件中。如果你想在代码中使用Tesseract你就需要调用他的API。在使用之前我们需要先安装上它。

如何在Ubuntu和macOS上安装Tesseract

安装如下:

  1. Tesseract library (libtesseract)
  2. Tesseract命令行工具 (tesseract-ocr)
  3. 被Python包装的tesseract (pytesseract)

在教程的后面,我们还会讨论如何安装英语之外的语言脚步文件。

1.1 在Ubuntu18.04上安装Tesseract 4.0

Tesseract已经被Ubuntu18.04内置,所有我们可以直接安装。

sudo apt install tesseract-ocr
sudo apt install libtesseract-dev
sudo apt install tesseract-ocr-chi-sim #对中文的支持
sudo apt install tesseract-ocr-eng #英文的支持
sudo pip install pytesseract

1.2在Ubuntu 17.04、 17.10、 16.04、 14.04上安装Tesseract 4.0

因为依赖关系,比18.04老的版本中,仅仅Tesseract3是有效的。
幸运的是Ubuntu PPA – alex-p/tesseract-ocr 支持了Ubuntu versions 14.04, 16.04, 17.04, 17.10。我们可以添加PPA到我们的系统中,然后进行安装。如果你的ubuntu版本不是上面所述中的任一个,你则需要通过源码编译。

sudo add-apt-repository ppa:alex-p/tesseract-ocr
sudo apt-get update
sudo apt install tesseract-ocr
sudo apt install libtesseract-dev
sudo pip install pytesseract

1.3 在MacOS上安装Tensseract4.0

我们将使用Homebrew来安装Tesseract。默认Homebrew安装的是Tesseract 3,但我们可以让他安装最新版本。使用如下命令:

# If you have tesseract 3 installed, unlink first by uncommenting the line below 
# brew unlink tesseract 
brew install tesseract --HEAD
pip install pytesseract

1.4 查看Tesseract版本信息

上述的步骤如果我们都做对了,就可以运行下面的命令了

tesseract --version

你会看到类似的输出:

tesseract 4.0.0-115-ge3a3
 leptonica-1.76.0
  libgif 5.1.4 : libjpeg 8d (libjpeg-turbo 1.4.2) : libpng 1.2.54 : libtiff 4.0.6 : zlib 1.2.8 : libwebp 0.4.4 : libopenjp2 2.3.0
 Found AVX2
 Found AVX
 Found SSE

2. Tesseract的基本使用

正如先前提到的,我们使用命令行工具或者在我们的C++、Python中调用API接口。非常基础的使用,我们指定如下内容:

  1. Input filename:我们使用带有文字的图片作为输入。
  2. OCR language:语言在我们的小例子中需要设置语言,这个例子设置成英文。通过命令行“tesseract –list-langs”可以进行查看。
  3. OCR Engine Mode (oem):Tesseract 4 有两个OCR引擎。一个是Tesseract遗留下来的引擎,另个是比较先进的LSTM引擎。这里有四个操作模式通过–oem进行选择。
  0    Legacy engine only.
  1    Neural nets LSTM engine only.
  2    Legacy + LSTM engines.
  3    Default, based on what is available.
  1. Page Segmentation Mode (psm):当你给文本结构添加附加信息的时候,PSM会边的非常有用。我们将在后续教程中讨论其中的一些模式。在这个教程中我们将其设置为psm=3

提示:当PSM没有不指定的时候,它的默认值是3.

2.1 在命令行中使用

下面的例子展示了tesseract命令行工具,如何执行OCR操作。 语言选择为英语,OCR引擎设置为1(LSTM)

# Output to terminal
tesseract image.jpg stdout -l eng --oem 1 --psm 3
# Output to output.txt 
tesseract image.jpg output -l eng --oem 1 --psm 3

2.2 使用 pytesseract

使用Python编程的时候我们使用pytesseract模块。他是命令行工具的简易包装器,通过config这个参数来指定命令行选项。基本操作是我们使用OpenCV提取图像,并将图像转给 pytesseract类中的,image_to_string方法。

import cv2
import sys
import pytesseract
 
if __name__ == '__main__':
 
  if len(sys.argv) < 2:
    print('Usage: python ocr_simple.py image.jpg')
    sys.exit(1)
   
  # Read image path from command line
  imPath = sys.argv[1]
     
  # Uncomment the line below to provide path to tesseract manually
  # pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = '/usr/bin/tesseract'
 
  # Define config parameters.
  # '-l eng'  for using the English language
  # '--oem 1' for using LSTM OCR Engine
  config = ('-l eng --oem 1 --psm 3')
 
  # Read image from disk
  im = cv2.imread(imPath, cv2.IMREAD_COLOR)
 
  # Run tesseract OCR on image
  text = pytesseract.image_to_string(im, config=config)
 
  # Print recognized text
  print(text)

2.3 通过C++调用API

在C++版本中,我们首先需要include tesseract/baseapi.hleptonica/allheaders.h。我们创建了一个指向TessBaseAPI的实例。我们初始化英文(eng)并且选择tesseract::OEM_LSTM_ONLY(命令行操作对应的是 –oem 1)。最后我们使用OpenCV读取图片,对这个图片使用引擎的SetImage方法。输出的字符串使用GetUTFText()函数。

#include <string>
#include <tesseract/baseapi.h>
#include <leptonica/allheaders.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main(int argc, char* argv[])
{
    string outText;
    string imPath = argv[1];
 
    // Create Tesseract object
    tesseract::TessBaseAPI *ocr = new tesseract::TessBaseAPI();
     
    // Initialize tesseract to use English (eng) and the LSTM OCR engine. 
    ocr->Init(NULL, "eng", tesseract::OEM_LSTM_ONLY);
 
    // Set Page segmentation mode to PSM_AUTO (3)
    ocr->SetPageSegMode(tesseract::PSM_AUTO);
 
    // Open input image using OpenCV
    Mat im = cv::imread(imPath, IMREAD_COLOR);
   
    // Set image data
    ocr->SetImage(im.data, im.cols, im.rows, 3, im.step);
 
    // Run Tesseract OCR on image
    outText = string(ocr->GetUTF8Text());
 
    // print recognized text
    cout << outText << endl; // Destroy used object and release memory ocr->End();
   
    return EXIT_SUCCESS;
}

你可以通过下面的命令行编译代码:

g++ -O3 -std=c++11 ocr_simple.cpp `pkg-config --cflags --libs tesseract opencv`-o ocr_simple

展示效果:
在这里插入图片描述

打印输出:

1
章程序员书库                                                         es

 

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Learning OpenCV 3 Compnuter Vision with Python

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[爱尔兰] 乔. 米尼奇诺 ( Joe Minichino )  3
了

刘波 苗贝贝 史斌 译

在这里插入图片描述
输出:

Output
Store #056663515
DEL MAR HTS,RD
SAN DIEGO, CA 92130
(858) 792-7040Register #4 Transaction #571140
Cashier #56661020 8/20/17 5:45PMwellnesst+ with Plenti
Plenti Card#: 31XXXXXXXXXX4553
1 G2 RETRACT BOLD BLK 2PK 1.99 T
SALE 1/1.99, Reg 1/4.69
Discount 2.70-
1 Items Subtotal 1.99
Tax .15

Total 2.14
*xMASTER* 2.14
MASTER card * #XXXXXXXXXXXX548S
Apo #AA APPROVAL AUTO
Ref # 05639E
Entry Method: Chip

在这里插入图片描述
输出:

Output
SKATEBOARDING
BICYCLE RIDING

ROLLER BLADING

SCOOTER RIDING
®

原文地址:https://www.learnopencv.com/deep-learning-based-text-recognition-ocr-using-tesseract-and-opencv/

作者:王小鹏鹏
原文链接:https://blog.csdn.net/kingroc/article/details/85230233

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