How to adjust EasyOCR to achieve better OCR performance in Chinese.
如何调整EasyOCR以实现更好的中文OCR性能
OCR是一种宝贵的工具,当您想从图像中提取文本时非常有用。然而,有时您使用的OCR在满足特定需求方面效果不佳。如果您面临这样的问题,调整您的OCR引擎是解决方法。在本教程中,我将向您展示如何调整EasyOCR,一个免费的开源OCR引擎,您可以在Python中使用。
![使用OCR来阅读文档。图片由DALL-E制作。OpenAI。(2023)。ChatGPT [Large语言模型]。https://chat.openai.com](https://ai.miximages.com/miro.medium.com/v2/resize:fit:640/format:webp/1*MPqivSkgxmU6vcqlVpQZmQ.png)
概述
- 先决条件
- 安装所需的包
- 克隆所需的Git库
- 生成数据集
- 将数据集转换为lmdb格式
- 获取预训练的OCR模型:
- 运行微调
- 使用您的微调模型进行推理
- 性能的定性测试
- 性能的量化测试
- 结论
先决条件
- 基本的Python知识
- 如何使用终端的基本知识
安装所需的包
首先,让我们安装所需的pip包。虽然不是必需的,但我建议为此创建一个虚拟环境。请逐行运行下面的命令:
pip install firepip install lmdbpip install opencv-pythonpip install natsortpip install nltk
您还需要从这个网站安装PyTorch(选择适合您的规格并复制pip安装命令,见下面我用于我的规格的命令)。最好选择GPU版本,但CPU版本也可以正常工作,唯一的区别是在CPU上运行微调会更慢。
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
克隆所需的Git库
首先,您需要一个Git库来帮助您运行微调。使用以下命令克隆此Git库:
git clone https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark