Python使用EasyOCR库对行程码图片进行OCR文字识别介绍与实践

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文章目录

0x00 快速了解

EasyOCR 介绍
EasyOCR 参考来源

0x01 安装部署

环境依赖
环境安装
方法参数

0x02 实践案例

批量识别行程码图片

0x03 入坑出坑

0x00 快速了解

EasyOCR 介绍

Q: 什么是 EasyOCR ?

描述: EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的 python 模块, 它是一种通用的 OCR，既可以读取自然场景文本，也可以读取文档中的密集文本。目前支持 80 多种语言和所有流行的书写脚本，包括：拉丁文、中文、阿拉伯文、梵文、西里尔文等。

Q: 使用 EasyOCR 可以干什么?

描述: EasyOCR 支持两种方式运行一种是常用的CPU，而另外一种是需要GPU支持并且需安装CUDA环境, 我们使用其可以进行图片中语言文字识别, 例如小程序里图片识别、车辆车牌识别(即车债管理系统)。

Tips: 在其官网有demo演示，我们可以使用其进行简单图片ocr识别,地址为https://www.jaided.ai/easyocr/ 或者 https://huggingface.co/spaces/tomofi/EasyOCR

EasyOCR Framework

温馨提示: 图中灰色插槽是可更换的浅蓝色模块的占位符，我们可以重构代码以支持可交换的检测和识别算法 api

EasyOCR 参考来源

官网地址: https://www.jaided.ai/easyocr/

项目地址: https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

实践项目源码地址：https://github.com/WeiyiGeek/SecOpsDev/tree/master/Project/Python/EasyOCR/Travelcodeocr

文档原文地址: https://www.bilibili.com/read/cv16911816

实践视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1nY4y1x7JG

温馨提示: 该项目基于来自多篇论文和开源存储库的研究和代码，所有深度学习执行都基于 Pytorch ，识别模型是 CRNN 它由 3 个主要部分组成：特征提取（我们目前使用 Resnet ）和 VGG、序列标记（ LSTM ）和解码（ CTC ）。 ️

0x01 安装部署

环境依赖

环境依赖

Python 建议 3.8 x64 以上版本 (原本我的环境是 Python 3.7 安装时各种稀奇古怪的错误都出来，不得已abandon放弃)
easyocr 包 -> 依赖 torch 、torchvision 第三方包

注意事项:

Note 1.本章是基于 cpu 与 GPU 下使用 EasyOCR, 如果你需要使用 GPU 跑, 那么请你安装相应的CUDA环境。

$ nvidia-smi -l

Fri May 27 14:57:57 2022

+-----------------------------------------------------------------------------+

| NVIDIA-SMI 465.19.01    Driver Version: 465.19.01    CUDA Version: 11.3     |

|-------------------------------+----------------------+----------------------+

| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |

| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |

|                               |                      |               MIG M. |

|===============================+======================+======================|

|   0  NVIDIA Tesla V1...  Off  | 00000000:1B:00.0 Off |                    0 |

| N/A   41C    P0    36W / 250W |      0MiB / 32510MiB |      0%      Default |

|                               |                      |                  N/A |

+-------------------------------+----------------------+----------------------+

Note 2.最好在Python 3.8 x64 位系统上安装使用 easyocr , 非常注意其不支持32位的python。
Note 3.对于 Windows，请先按照 https://pytorch.org 的官方说明安装 torch 和 torchvision。在 pytorch 网站上，请务必选择您拥有的正确 CUDA 版本。如果您打算仅在 CPU 模式下运行，请选择 CUDA = None。

环境安装

描述: 此处我们使用 pip 安装 easyocr 使用以及通过官方提供的Dockerfile。

pip 方式

对于最新的稳定版本：

pip install easyocr -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

对于最新的开发版本：

pip install git+git://github.com/jaidedai/easyocr.git

Dockerfile

描述: 由于国内网络环境因素, 此处我将官方提供的Dockerfile稍作更改。

$ cd /opt/images/easyocr && git clone https://github.com/JaidedAI/EasyOCR.git --depth=1

$ ls

Dockerfile  EasyOCR

$ cat Dockerfile

# pytorch OS is Ubuntu 18.04

FROM pytorch/pytorch

LABEL DESC="EasyOCR Enviroment Build with Containerd Images"

ARG service_home="/home/EasyOCR" 

# Enviroment && Software

RUN sed -i -e "s#archive.ubuntu.com#mirrors.aliyun.com#g" -e "s#security.ubuntu.com#mirrors.aliyun.com#g" /etc/apt/sources.list  && \

    apt-get update -y && \

    apt-get install -y \

    libglib2.0-0 \

    libsm6 \

    libxext6 \

    libxrender-dev \

    libgl1-mesa-dev \

    git \

    vim \

    # cleanup

    && apt-get autoremove -y \

    && apt-get clean -y \

    && rm -rf /var/lib/apt/lists

# COPY EasyOCR is Github(https://github.com/JaidedAI/EasyOCR.git)

COPY ./EasyOCR "$service_home"

# Build

RUN cd "$service_home" \

  && pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ \

  && python setup.py build_ext --inplace -j 4 \

  && python -m pip install -e .

环境验证

# Windows 环境

pip freeze | findstr "easyocr"

easyocr @ file:///E:/%E8%BF%85%E9%9B%B7%E4%B8%8B%E8%BD%BD/easyocr-1.4.2-py3-none-any.whl

# Linux & 容器环境

$ pip freeze | grep "EasyOCR"

-e git+https://github.com/JaidedAI/EasyOCR.git@7a685cb8c4ba14f2bc246f89c213f1a56bbc2107#egg=easyocr

# python 命令行中使用

>>> from pprint import pprint  # 方便格式化输出

>>> import easyocr

>>> reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'])

CUDA not available - defaulting to CPU. Note: This module is much faster with a GPU.

>>> result = reader.readtext('00e336dbde464c809ef1f6ea568d4621.png')

>>> pprint(result)

[([[354, 46], [444, 46], [444, 76], [354, 76]], '中国移动', 0.981803297996521),

 ([[477, 55], [499, 55], [499, 75], [477, 75]], '46', 0.3972922105840435),

 ([[533, 55], [555, 55], [555, 75], [533, 75]], '5G', 0.5360637875500641),

 ([[354, 76], [474, 76], [474, 104], [354, 104]],

  '中国移动四 ',

  0.25950584649873865),

 ([[489, 57], [625, 57], [625, 95], [489, 95]],

  'GMl s @',

  0.011500043801327683),

 ([[693, 55], [801, 55], [801, 95], [693, 95]], 'Q92%', 0.022083675488829613),

 ([[864, 60], [950, 60], [950, 92], [864, 92]], '09:03', 0.9793587315696877),

 ([[884, 158], [938, 158], [938, 214], [884, 214]], '@', 0.29484160211053734),

 ([[123, 298], [592, 298], [592, 361], [123, 361]],

  '通信行程卡提供服务>',

  0.6739866899213806),

 ([[115, 429], [384, 429], [384, 497], [115, 497]],

  '通信行程卡',

  0.9159307714297187),

 ([[153, 596], [848, 596], [848, 704], [153, 704]],

  '通信大数据行程卡',

  0.2522292283860262),

 ([[303, 723], [699, 723], [699, 785], [303, 785]],

  '疫情防控;人人有责',

  0.7030201163942564),

 ([[347, 844], [653, 844], [653, 892], [347, 892]],

  '请收下绿色行程卡',

  0.9120484515458063),

 ([[248, 950], [754, 950], [754, 1004], [248, 1004]],

  '157****2966的动态行程卡',

  0.9868984946820241),

 ([[173, 1045], [345, 1045], [345, 1105], [173, 1105]],

  '更新于:',

  0.972654586401667),

 ([[360, 1049], [829, 1049], [829, 1100], [360, 1100]],

  '2022.05.2509:03:56',

  0.9411191664033213),

 ([[110, 1670], [633, 1670], [633, 1732], [110, 1732]],

  '您于前14夭内到达或途经:',

  0.8531442220608394),

 ([[648, 1674], [788, 1674], [788, 1730], [648, 1730]],

  '重庆市',

  0.9605511910615995),

 ([[104, 1778], [898, 1778], [898, 1810], [104, 1810]],

  '结果包含您在前14天内到访的国家(地区) 与停留4小时以上的国内城市',

  0.6574011574316847),

 ([[272, 1825], [729, 1825], [729, 1863], [272, 1863]],

  '色卡仅对到访地作提醒。不关联健康状况',

  0.8806245499955613),

 ([[383, 1891], [607, 1891], [607, 1933], [383, 1933]],

  '本服务联合提供',

  0.9781898210349773),

 ([[119, 1966], [337, 1966], [337, 2006], [119, 2006]],

  'CAICT 中国信通院',

  0.3636917908522541),

 ([[435, 1963], [533, 1963], [533, 1999], [435, 1999]],

  '中国电信',

  0.08182162046432495),

 ([[624, 1966], [702, 1966], [702, 1990], [624, 1990]],

  '中国移动',

  0.9323447942733765),

 ([[812, 1966], [892, 1966], [892, 1990], [812, 1990]],

  '中国联通',

  0.9082608819007874),

 ([[441, 1993], [531, 1993], [531, 2005], [441, 2005]],

  'CINA TUUUC0',

  0.028013896371299665),

 ([[629, 1987], [701, 1987], [701, 2003], [629, 2003]],

  'ChnaMobile',

  0.7021787396208221),

 ([[815, 1989], [893, 1989], [893, 2003], [815, 2003]],

  'Chnoumco',

  0.19655737186726854),

 ([[107, 2077], [281, 2077], [281, 2119], [107, 2119]],

  '证通查来了!',

  0.9745880948510078),

 ([[467, 2075], [825, 2075], [825, 2117], [467, 2117]],

  '全国移动电话卡"一证通查',

  0.9208412317655043),

 ([[79, 2131], [269, 2131], [269, 2173], [79, 2173]],

  '立即点击进入',

  0.6082888941606105),

 ([[510, 2128], [644, 2128], [644, 2172], [510, 2172]],

  '防范诈骗',

  0.952128529548645),

 ([[663, 2129], [793, 2129], [793, 2173], [663, 2173]],

  '保护你我',

  0.9819014668464661)]

# 设置 --detail=0 输出更简单

>>> result = reader.readtext('00e336dbde464c809ef1f6ea568d4621.png', detail = 0)

使用说明

Note 1.在使easyocr.Reader(['ch_sim','en'])于将模型加载到内存中(可能会耗费一些时间), 并且我们需要设定默认阅读的语言列表, 可以同时使用多种语言，但并非所有语言都可以一起使用, 而通常会采用英语与其他语言联合。

下面列举出可用语言及其语言对应列表 (https://www.jaided.ai/easyocr/) :

# 对于我们来说常用语言如下:

# Language	Code Name

Simplified Chinese	ch_sim

Traditional Chinese	ch_tra

English	en

温馨提示: 所选语言的模型权重将自动下载，或者您可以从模型中心并将它们放在~/.EasyOCR/model文件夹中

Note 2.如果--gpu=True设置为True, 而机器又没有GPU支持的化将默认采用 CPU ，所以通常你会看到如下提示:

# 如果您没有 GPU，或者您的 GPU 内存不足，您可以通过添加 gpu=False.

CUDA not available - defaulting to CPU. Note: This module is much faster with a GPU.

Note 3.在reader.readtext('参数值')函数中的参数值,可以是图片路径、也可是图像文件字节或者 OpenCV 图像对象（numpy 数组）以及互联网上图像的URL 等几种方式.

# 图像路径

reader.readtext('chinese.jpg')

# 图像URL

reader.readtext('https://www.weiyigeek.top/wechat.jpg')

# 图形字节

with open("chinese_tra.jpg", "rb") as f:

  img = f.read()

result = reader.readtext(img)

# 图像作为 numpy 数组（来自 opencv）传递

img = cv2.imread('chinese_tra.jpg')

result = reader.readtext(img)

Note 3.从上面结果可以看出输出结果将采用列表格式，每个项目分别代表一个边界框(四个点)、检测到的文本和可信度。

 ([[347, 844], [653, 844], [653, 892], [347, 892]],  # 边界 1 --> 2 -> 3 -> 4

  '请收下绿色行程卡',       # 文本

  0.9120484515458063),     # 可信度

Note 4.我们也可以在命令行中直接调用easyocr。

# 语法示例:

usage: easyocr [-h] -l LANG [LANG ...] [--gpu {True,False}] [--model_storage_directory MODEL_STORAGE_DIRECTORY]

  [--user_network_directory USER_NETWORK_DIRECTORY] [--recog_network RECOG_NETWORK]

  [--download_enabled {True,False}] [--detector {True,False}] [--recognizer {True,False}]

  [--verbose {True,False}] [--quantize {True,False}] -f FILE

  [--decoder {greedy,beamsearch,wordbeamsearch}] [--beamWidth BEAMWIDTH] [--batch_size BATCH_SIZE]

  [--workers WORKERS] [--allowlist ALLOWLIST] [--blocklist BLOCKLIST] [--detail {0,1}]

  [--rotation_info ROTATION_INFO] [--paragraph {True,False}] [--min_size MIN_SIZE]

  [--contrast_ths CONTRAST_THS] [--adjust_contrast ADJUST_CONTRAST] [--text_threshold TEXT_THRESHOLD]

  [--low_text LOW_TEXT] [--link_threshold LINK_THRESHOLD] [--canvas_size CANVAS_SIZE]

  [--mag_ratio MAG_RATIO] [--slope_ths SLOPE_THS] [--ycenter_ths YCENTER_THS] [--height_ths HEIGHT_THS]

  [--width_ths WIDTH_THS] [--y_ths Y_THS] [--x_ths X_THS] [--add_margin ADD_MARGIN]

# 案例:

$ easyocr -l ch_sim en -f chinese.jpg --detail=1 --gpu=False

$ easyocr -l ch_sim en -f .\0a1e948e90964d42b435d63c9f0aa268.png --detail=0 --gpu=True

  # CUDA not available - defaulting to CPU. Note: This module is much faster with a GPU.

....

请收下绿色行程卡

191****8499的动态行程卡

更新于:2022.05.2510:49:21

您于前14夭内到达或途经:  重庆市

结果包含您在前14天内到访的国家(地区)与停留4小时以上的国内城市

.....

方法参数

描述: 官方提供的包的模块方法以及参数说明, 参考地址 ( https://www.jaided.ai/easyocr/documentation/ )

1.EasyOCR 的基类

easyocr.Reader(['ch_sim','en'], gpu=False, model_storage_directory="~/.EasyOCR/.",download_enabled=True, user_network_directory="~/.EasyOCR/user_network",recog_network="recog_network",detector=True,recognizer=True)

# download_enabled ：如果 EasyOCR 无法找到模型文件，则启用下载

# model_storage_directory: 模型数据目录的路径

# user_network_directory: 用户定义识别网络的路径

# detector : 加载检测模型到内存中

# recognizer : 加载识别模型到内存中

2.Reader 对象的主要方法, 有 4 组参数：General、Contrast、Text Detection 和 Bounding Box Merging, 其返回值为列表形式。

reader.readtext(

  'chinese.jpg',image,decoder='greedy',beamWidth=5,batch_size=1,workers=0,allowlist="ch_sim",blocklist="ch_tra",detail=1,paragraph=False,min_size=10,rotation_info=[90, 180 ,270],

  contrast_ths = 0.1, adjust_contrast = 0.5,

  text_threshold = 0.7, low_text = 0.4,link_threshold = 0.4, canvas_size = 2560, mag_ratio = 1,

  slope_ths = 0.1, ycenter_ths = 0.5, height_ths = 0.5, width_ths = 0.5, add_margin = 0.1, x_ths = 1.0, y_ths = 0.5

)

# Parameters 1: General

--batch_size : 当其值大于 1 时将使 EasyOCR 更快，但使用更多内存。

--allowlist : 强制 EasyOCR 仅识别字符子集。  对特定问题有用（例如车牌等）

--detail : 将此设置为 0 以进行简单输出.

--paragraph ：将结果合并到段落中

--min_size: 过滤小于像素最小值的文本框

--rotation_info:允许 EasyOCR 旋转每个文本框并返回具有最高置信度分数的文本框。例如，对所有可能的文本方向尝试 [90, 180 ,270]。

# Parameters 2: Contrast

--contrast_ths : 对比度低于此值的文本框将被传入模型 2 次,首先是原始图像，其次是对比度调整为“adjust_contrast”值,结果将返回具有更高置信度的那个。

--adjust_contrast : 低对比度文本框的目标对比度级别

# Parameters 3: Text Detection (from CRAFT)

--text_threshold: 文本置信度阈值

--link_threshold: 链接置信度阈值

--canvas_size: 最大图像尺寸,大于此值的图像将被缩小。

--mag_ratio: 图像放大率

# Parameters 4: Bounding Box Merging

height_ths (float, default = 0.5) - 盒子高度的最大差异,不应合并文本大小差异很大的框。

width_ths (float, default = 0.5) - 合并框的最大水平距离。

x_ths (float, default = 1.0) - 当段落 = True 时合并文本框的最大水平距离。

y_ths (float, default = 0.5) - 当段落 = True 时合并文本框的最大垂直距离。

3.detect method, 检测文本框的方法。

Parameters

  image (string, numpy array, byte) - Input image

  min_size (int, default = 10) - Filter text box smaller than minimum value in pixel

  text_threshold (float, default = 0.7) - Text confidence threshold

  low_text (float, default = 0.4) - Text low-bound score

  link_threshold (float, default = 0.4) - Link confidence threshold

  canvas_size (int, default = 2560) - Maximum image size. Image bigger than this value will be resized down.

  mag_ratio (float, default = 1) - Image magnification ratio

  slope_ths (float, default = 0.1) - Maximum slope (delta y/delta x) to considered merging. Low value means tiled boxes will not be merged.

  ycenter_ths (float, default = 0.5) - Maximum shift in y direction. Boxes with different level should not be merged.

  height_ths (float, default = 0.5) - Maximum different in box height. Boxes with very different text size should not be merged.

  width_ths (float, default = 0.5) - Maximum horizontal distance to merge boxes.

  add_margin (float, default = 0.1) - Extend bounding boxes in all direction by certain value. This is important for language with complex script (E.g. Thai).

  optimal_num_chars (int, default = None) - If specified, bounding boxes with estimated number of characters near this value are returned first.

Return horizontal_list, free_list - horizontal_list is a list of regtangular text boxes. The format is [x_min, x_max, y_min, y_max]. free_list is a list of free-form text boxes. The format is [[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3],[x4,y4]].

4.recognize method, 从文本框中识别字符的方法,如果未给出 Horizontal_list 和 free_list,它将整个图像视为一个文本框。

Parameters

  image (string, numpy array, byte) - Input image

  horizontal_list (list, default=None) - see format from output of detect method

  free_list (list, default=None) - see format from output of detect method

  decoder (string, default = 'greedy') - options are 'greedy', 'beamsearch' and 'wordbeamsearch'.

  beamWidth (int, default = 5) - How many beam to keep when decoder = 'beamsearch' or 'wordbeamsearch'

  batch_size (int, default = 1) - batch_size>1 will make EasyOCR faster but use more memory

  workers (int, default = 0) - Number thread used in of dataloader

  allowlist (string) - Force EasyOCR to recognize only subset of characters. Useful for specific problem (E.g. license plate, etc.)

  blocklist (string) - Block subset of character. This argument will be ignored if allowlist is given.

  detail (int, default = 1) - Set this to 0 for simple output

  paragraph (bool, default = False) - Combine result into paragraph

  contrast_ths (float, default = 0.1) - Text box with contrast lower than this value will be passed into model 2 times. First is with original image and second with contrast adjusted to 'adjust_contrast' value. The one with more confident level will be returned as a result.

  adjust_contrast (float, default = 0.5) - target contrast level for low contrast text box

Return list of results

0x02 实践案例

1.批量识别行程码图片

描述: 公司有业务需求做一个行程码识别, 当前是调用某云的文字识别接口来识别行程码, 而其按照调用次数进行计费, 所以为了节约成本就要Python参考了Github上大佬的们项目, 截取部分函数，并使用Flask Web 框架进行封装，从而实现通过网页进行请求调用，并返回JSON字符串。

项目源码Github地址：https://github.com/WeiyiGeek/SecOpsDev/tree/master/Project/Python/EasyOCR/Travelcodeocr

项目实践

步骤 01.安装flask及其依赖模块的。

pip install flask -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

步骤 02.项目路径以及图片路径 D:\Study\Project

PS D:\Study\Project> ls

    目录: D:\Study\Project

Mode                 LastWriteTime         Length Name

----                 -------------         ------ ----

d-----         2022/5/25     15:59                img

-a----         2022/5/25     19:34           3966 setup.py

步骤 03.基于Flask web框架下进行调用EasyOCR执行图片文字识别的python代码.

# -*- coding: utf-8 -*-

# ####################################################################

# Author: WeiyiGeek

# Description: 基于easyocr实现大数据通信行程卡图片识别信息获取-Flask项目。

# Time: 2022年5月25日 17点31分

# Blog: https://www.weiyigeek.top

# Email: master@weiyigeek.top

# ====================================================================

# 环境依赖与模块安装, 建议 Python 3.8.x 的环境下进行

# pip install flask

# pip install easyocr

# ====================================================================

# 行程码有绿色、黄色、橙色、红色四种颜色。

# 1、红卡：行程中的中高风险地市将标记为红色字体作提示。

# 2、橙卡：新冠肺炎确诊或疑似患者的密切接触者。

# 3、黄卡：海外国家和地区。

# 4、绿卡：其他地区。行程卡结果包含在前14天内到访的国家（地区）与停留4小时以上的国内城市。色卡仅对到访地作提醒，不关联健康状况。

# #####################################################################

import os,sys

import cv2

import re

import glob

import json

import easyocr

from flask import Flask, jsonify, request,render_template

from datetime import datetime

from werkzeug.utils import secure_filename

import numpy as np

import collections

app = Flask(__name__)

# 项目运行路径与行程码图片路径定义

RUNDIR = None

IMGDIR = None

colorDict= {"red": "红色", "red1": "红色", "orange": "橙色", "yellow": "黄色", "green": "绿色"}

def getColorList():

  """

  函数说明: 定义字典存放 HSV 颜色分量上下限 (HSV-RGB)

  例如：{颜色: [min分量, max分量]}

      {'red': [array([160, 43, 46]), array([179, 255, 255])]}

  返回值: 专门的容器数据类型，提供Python通用内置容器、dict、list、set和tuple的替代品。

  """

  dict = collections.defaultdict(list)

  # 红色

  lower_red = np.array([156, 43, 46])

  upper_red = np.array([180, 255, 255])

  color_list = []

  color_list.append(lower_red)

  color_list.append(upper_red)

  dict['red']=color_list

  # 红色2

  lower_red = np.array([0, 43, 46])

  upper_red = np.array([10, 255, 255])

  color_list = []

  color_list.append(lower_red)

  color_list.append(upper_red)

  dict['red2'] = color_list

  # 橙色

  lower_orange = np.array([11, 43, 46])

  upper_orange = np.array([25, 255, 255])

  color_list = []

  color_list.append(lower_orange)

  color_list.append(upper_orange)

  dict['orange'] = color_list

  # 黄色

  lower_yellow = np.array([26, 43, 46])

  upper_yellow = np.array([34, 255, 255])

  color_list = []

  color_list.append(lower_yellow)

  color_list.append(upper_yellow)

  dict['yellow'] = color_list

  # 绿色

  lower_green = np.array([35, 43, 46])

  upper_green = np.array([77, 255, 255])

  color_list = []

  color_list.append(lower_green)

  color_list.append(upper_green)

  dict['green'] = color_list

  return dict

def getTravelcodeColor(img_np):

  """

  函数说明: 利用阈值返回行程码主页颜色

  参数值: cv2.imread() 读取的图像对象(np数组)

  返回值: 行程卡颜色{红、橙、绿}

  """

  hsv = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_BGR2HSV)

  maxsum = -100

  color = None

  color_dict = getColorList()

  for d in color_dict:

    mask = cv2.inRange(hsv,color_dict[d][0],color_dict[d][1])

    # cv2.imwrite(os.path.join(os.path.abspath(os.curdir),"img",d+'.jpg')  ,mask)

    binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

    binary = cv2.dilate(binary,None,iterations=2)

    cnts, hiera = cv2.findContours(binary.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    sum = 0

    for c in cnts:

      sum+=cv2.contourArea(c)

    if sum > maxsum :

      maxsum = sum

      color = d

  return colorDict[color]

def information_filter(file_path,img_np,text_str):

  """

  函数说明: 提出ocr识别的行程码

  参数值：字符串,文件名称

  返回值：有效信息组成的字典

  """

  # 健康码字段

  try:

    re_healthcode = re.compile('请收下(.{,2})行程卡')

    healthcode = re_healthcode.findall(text_str)[0]

  except Exception as _:

    healthcode = getTravelcodeColor(img_np)  # 文字无法识别时采用图片颜色识别

    print("[*] Get Photo Color = ",healthcode)

  # 电话字段

  re_phone = re.compile('[0-9]{3}\*{4}[0-9]{4}')

  phone_str = re_phone.findall(text_str)[0]

  # 日期字段

  re_data = re.compile('2022\.[0-1][0-9]\.[0-3][0-9]')

  data_str = re_data.findall(text_str)[0]

  # 时间字段

  re_time = re.compile('[0-9][0-9]:[0-9][0-9]:[0-9][0-9]')

  time_str = re_time.findall(text_str)[0]

  # 地区城市字段

  citys_re = re.compile('到达或途经:(.+)结果包含')

  citys_str = citys_re.findall(text_str)[0].strip().split('(')[0]

  result_dic = {"status": "succ", "file": file_path ,"类型": healthcode, "电话": phone_str, "日期": data_str, "时间": time_str, "行程": citys_str}

  print("\033[032m",result_dic,"\033[0m")

  return result_dic

def getTravelcodeInfo(filename, img_np):

  """

  函数说明: 返回以JSON字符串格式过滤后结果

  参数值：文件名称,图像作为 numpy 数组（来 opencv传递

  返回值：JSON字符串格式

  """

  # 灰度处理

  img_gray = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  # 阈值二进制 - > 127 设置为255(白)，否则0(黑) -> 淡白得更白,淡黑更黑

  _,img_thresh = cv2.threshold(img_gray,180,255,cv2.THRESH_BINARY)

  # 图像 OCR 识别

  text = reader.readtext(img_thresh, detail=0, batch_size=10)

  result_dic = information_filter(filename, img_np, "".join(text))

  return result_dic

# Flask 路由 - 首页

@app.route('/')

@app.route('/index')

def Index():

  return "<h4 style='text-algin:center'>https://www.weiyigeek.top</h4><script>window.location.href='https://www.weiyigeek.top'</script>"

# Flask 路由 - /tools/ocr

@app.route('/tools/ocr',methods=["GET"])

def Travelcodeocr():

  """

  请求路径: /tools/ocr

  请求参数: (/tools/ocr?file=20220520/test.png, /tools/ocr?dir=20220520)

  """

  filename = request.args.get("file")

  dirname = request.args.get("dir")

  if (filename):

    img_path = os.path.join(IMGDIR, filename)

    if (os.path.exists(img_path)):

      print(img_path)  # 打印路径

      img_np = cv2.imread(img_path)

      try:

        result_dic_succ = getTravelcodeInfo(filename,img_np)

      except Exception as err:

        print("\033[31m"+ img_path + " -->> " + str(err) + "\033[0m")

        return json.dumps({"status":"err", "img": filename}).encode('utf-8'), 200, {"Content-Type":"application/json"} 

      return json.dumps(result_dic_succ, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), 200, {"Content-Type":"application/json"}

    else:

      return jsonify({"status": "err","msg": "文件"+img_path+"路径不存在."})

  elif (dirname and os.path.join(IMGDIR, dirname)):

    result_dic_all = []

    result_dic_err = []

    img_path_all =  glob.iglob(os.path.join(os.path.join(IMGDIR,dirname)+"/*.[p|j]*g"))   # 正则匹配 png|jpg|jpeg 后缀的后缀,返回的是迭代器。

    for img_path in img_path_all:

      print(img_path) # 打印路径

      img_np = cv2.imread(img_path)

      try:

        result_dic_succ = getTravelcodeInfo(os.path.join(dirname,os.path.basename(img_path)),img_np)

      except Exception as err:

        print("\033[31m"+ img_path + " -->> " + str(err) + "\033[0m") # 输出识别错误的图像

        result_dic_err.append(img_path)

        continue

      # 成功则加入到List列表中

      result_dic_all.append(result_dic_succ)

    res_succ_json=json.dumps(result_dic_all, ensure_ascii=False)

    res_err_json=json.dumps(result_dic_err, ensure_ascii=False)

    with open(os.path.join(IMGDIR, dirname, dirname + "-succ.json"),'w') as succ:

      succ.write(res_succ_json)

    with open(os.path.join(IMGDIR, dirname,  dirname + "-err.json"),'w') as error:

      error.write(res_err_json)

    return res_succ_json.encode('utf-8'), 200, {"Content-Type":"application/json"}

  else:

    return jsonify({"status": "err","msg": "请求参数有误!"})

# Flask 路由 - /tools/upload/ocr

@app.route('/tools/upload/ocr',methods=["GET","POST"])

def TravelcodeUploadocr():

  if request.method == 'POST':

    unix = datetime.now().strftime('%Y%m%d-%H%M%S%f')

    f = request.files['file']

    if (f.mimetype == 'image/jpeg' or f.mimetype == 'image/png'):

      filedate = unix.split("-")[0]

      filesuffix = f.mimetype.split("/")[-1]

      uploadDir = os.path.join('img',filedate)

      # 判断上传文件目录是否存在

      if (not os.path.exists(uploadDir)):

        os.makedirs(uploadDir)

      img_path = os.path.join(uploadDir,secure_filename(unix+"."+filesuffix))  # 图片路径拼接

      print(img_path)     # 打印路径

      f.save(img_path)    # 写入图片

      # 判断上传文件是否存在

      if (os.path.exists(img_path)):

        img_np = cv2.imread(img_path)

        try:

          result_dic_succ = getTravelcodeInfo(os.path.join(filedate,os.path.basename(img_path)),img_np)

        except Exception as err:

          print("\033[31m"+ err + "\033[0m")

          return json.dumps({"status":"err", "img": img_path}).encode('utf-8'), 200, {"Content-Type":"application/json"}

        return json.dumps(result_dic_succ, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), 200, {"Content-Type":"application/json"}

      else:

        return jsonify({"status": "err","msg": "文件"+img_path+"路径不存在!"})

    else:

      return jsonify({"status": "err","msg": "不能上传除 jpg 与 png 格式以外的图片"})

  else:

    return render_template('index.html')

# 程序入口

if __name__ == '__main__':

  try:

    RUNDIR = sys.argv[1]

    IMGDIR = sys.argv[2]

  except Exception as e:

    print("[*] Uage:"+ sys.argv[0] + " RUNDIR IMGDIR")

    print("[*] Default:"+ sys.argv[0] + " ./ ./img" + "\n" )

    RUNDIR = os.path.abspath(os.curdir)

    IMGDIR = os.path.join(RUNDIR,"img")

  # finally:

  #   if os.path.exists(RUNDIR):

  #     RUNDIR = os.path.abspath(os.curdir)

  #   if os.path.exists(IMGDIR):

  #     IMGDIR = os.path.join(RUNDIR,"img")

  # 使用easyocr模块中的Reader方法, 设置识别中英文两种语言

  reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=False)

  # 使用Flask模块运行web

  app.run(host='0.0.0.0', port=8000, debug=True)

步骤 03.运行该脚本并使用浏览进行指定行程码图片路径以及识别提取。

python .\setup.py

  # Using CPU. Note: This module is much faster with a GPU.

  # * Serving Flask app 'index' (lazy loading)

  # * Environment: production

  #   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.

  #   Use a production WSGI server instead.

  # * Debug mode: on

  # * Running on all addresses (0.0.0.0)

  #   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.

  # * Running on http://127.0.0.1:8000

  # * Running on http://10.20.172.106:8000 (Press CTRL+C to quit)

  # * Restarting with stat

  # Using CPU. Note: This module is much faster with a GPU.

  # * Debugger is active!

  # * Debugger PIN: 115-313-307

温馨提示: 从上面的Python脚本中可以看出我们可使用file参数指定图片路径或者使用dir参数指定行程码图片存放目录(默认在img目录下的子目录)。

例如，获取单个行程码图片信息，我本地浏览器访问http://127.0.0.1:8000/tools/ocr?file=20220530/00e336dbde464c809ef1f6ea568d4621.png地址,将会返回如下JSON字符串。

D:\Study\Project\img\20220530\00e336dbde464c809ef1f6ea568d4621.png

127.0.0.1 - - [01/Jun/2022 16:58:58] "GET /tools/upload/ocr HTTP/1.1" 200 -

{'status': 'succ', 'file': '20220530\\00e336dbde464c809ef1f6ea568d4621.png', '类型': '绿色', '电话': '157****2966', '日期': '2022.05.25', '时间': '09:03:56', '行程': '重庆市'}

例如，获取多个行程码图片识别信息，我本地浏览器访问http://127.0.0.1:8000/tools/ocr?dir=20220530地址,将会返回如下图所示结果。

例如, 我们可以上传并识别行程码图片信息，本地浏览器访问http://127.0.0.1:8000/tools/upload/ocr地址,将会返回如下图所示结果。

0x03 入坑出坑

问题1.通过pip install 安装easyocr离线的whl包是报ERROR: No matching distribution found for torch

错误信息:

pip install ./easyocr-1.4.2-py3-none-any.whl -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch (from easyocr) (from versions: none)

ERROR: No matching distribution found for torch

解决办法: python.exe -m pip install --upgrade pip

问题2.在Python3.7的环境中安装easyocr依赖的torch模块的whl安装包报not a supported wheel on this platform.错误

错误信息:

$ pip install torch-1.8.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

WARNING: Requirement 'torch-1.8.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl' looks like a filename, but the file does not exist

Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

ERROR: torch-1.8.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl is

错误原因: 平台与下载的whl不符合, 此处我遇到的问题明显不是这个导致的，百度后我想是由于pip版本与python版本、以及系统平台联合导致。
解决办法:

# 解决1.假如,你是linux你可以通过 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 找到所需版本。

文件名解释：cpu或显卡/文件名-版本号-python版本-应该是编译格式-平台-cpu类型（intel也选amd64）

# torch-1.8.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl

# 解决2.将 torch-1.8.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl 更名为 torch-1.8.0+cpu-cp37-cp37m-win32.whl

问题3.在执行调用torch模块的py脚本时报Error loading "D:\****\lib\site-packages\torch\lib\asmjit.dll" or one of its dependencies.错误

错误信息:

Microsoft Visual C++ Redistributable is not installed, this may lead to the DLL load failure.

It can be downloaded at https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe

Traceback (most recent call last):

.....

OSError: [WinError 193] <no description> Error loading "D:\Program Files (x86)\Python37-32\lib\site-packages\torch\lib\asmjit.dll" or one of its dependencies.

解决办法: 在你的电脑上下载安装 https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe 缺少的C++运行库，重启电脑。

问题4.在安装opencv_python_headless进行依赖模块安装时报ERROR: No matching distribution found for torchvision>=0.5错误

错误信息:

Using cached https://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/a4/0a/39b102047bcf3b1a58ee1cc83a9269b2a2c4c1ab3062a65f5292d8df6594/opencv_python_headless-4.5.4.60-cp37-cp37m-win32.whl (25.8 MB)

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torchvision>=0.5 (from easyocr) (from versions: 0.1.6, 0.1.7, 0.1.8, 0.1.9, 0.2.0, 0.2.1, 0.2.2, 0.2.2.post2, 0.2.2.post3)

ERROR: No matching distribution found for torchvision>=0.5

解决办法: 如果你的 python 版本为3.7.x,那么你只能安装 torch 1.5 和 torchvision0.6。

问题5.在执行easyocr文字识别时出现Downloading detection model, please wait. This may take several minutes depending upon your network connection.提示

问题描述: 在首次使用时会自动下载EasyOCR模块所需的模型, 而由于国内网络环境，通常会报出超时错误，此时我们提前从官网下载其所需的数据模型，并安装在指定目录中。
模型下载: https://www.jaided.ai/easyocr/modelhub/

# 主要下载以下模型(如有其它需要请自行选择下载)

english_g2 : https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/releases/download/v1.3/english_g2.zip

zh_sim_g2 : https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/releases/download/v1.3/zh_sim_g2.zip

CRAFT : https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/releases/download/pre-v1.1.6/craft_mlt_25k.zip

# 模型安装位置

# windows

C:\Users\WeiyiGeek\.EasyOCR\model

# Linux

/home/weiyigeek/.EasyOCR\model

作者：WeiyiGeek

原文连接: https://blog.weiyigeek.top/2022/5-8-658.html

文章书写不易，如果您觉得这篇文章还不错的，请给这篇专栏【点个赞、投个币、收个藏、关个注，转个发】(人间五大情)，这将对我的肯定，谢谢！。

本文章来源我的Blog站点或 WeiyiGeek 公众账号以及我的BiliBili专栏 (技术交流、友链交换请邮我哟),谢谢支持！(๑′ᴗ‵๑)

欢迎各位志同道合的朋友一起学习交流，如文章有误请留下您宝贵的知识建议，通过邮箱【master#weiyigeek.top】联系我哟！

巴特西

Python使用EasyOCR库对行程码图片进行OCR文字识别介绍与实践

0x00 快速了解

EasyOCR 介绍

EasyOCR 参考来源

0x01 安装部署

环境依赖

环境安装

方法参数

0x02 实践案例

1.批量识别行程码图片

0x03 入坑出坑

作者：WeiyiGeek

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