场景之-OCR发票识别类库模型

OCR识别传统流程

经典技术流程:

1、图像预处理

    Opencv

    使用图像预处理技术来增强发票图像的可读性，如去噪、灰度化、二值化等。

2、文本检测模型

     获取文本区域的边界框。

     用于检测发票图像中的文本区域。文本检测模型可以帮助定位发票中的文字区域，为后续的文字识别提供准确的输入。一些常用的文本检测模型包括EAST、CTPN（连接文本提议网络）等。

3、文字识别模型（OCR模型）：

      将文本区域的边界框提取出来，作为输入。

      用于将发票图像中的文字提取出来。Tesseract是一个常用的开源OCR引擎，可以用于文字识别。除了Tesseract，还有其他的OCR模型可用，如CRNN（卷积循环神经网络）、EAST（文本检测与识别网络）等。

4、物体检测模型

      用于识别发票上的特定物体，如公司标识、发票编号等。物体检测模型可以帮助提取发票中的关键信息。常用的物体检测模型有YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN（快速区域卷积神经网络）等。

5、文本解析和信息提取技术

     用于从提取出的文字中解析和提取发票的关键信息，如日期、金额、供应商等。这可以使用正则表达式、自然语言处理（NLP）技术或专门的信息提取工具来处理。

文本检测模型算法有哪些？

以下是一些常用的文本检测模型算法：

1、EAST（Efficient and Accurate Scene Text Detection）：

       EAST是一种基于深度学习的文本检测算法，通过检测文本的边界框来定位和识别场景中的文本。EAST算法具有高效和准确的特点，适用于各种场景下的文本检测任务。可以使用开源库实现，如OpenCV或TensorFlow等。

2、CRAFT（Character Region Awareness for Text Detection）：

      CRAFT是一种基于深度学习的文本检测算法，主要用于场景文本的检测和定位。CRAFT算法通过将文本区域分解为字符级别的区域，实现对不规则文本的准确检测。可以使用开源库实现，如PyTorch或TensorFlow等。

3、TextBoxes：

      TextBoxes是一种基于深度学习的文本检测算法，旨在检测图像中的文本区域。该算法通过预测文本区域的边界框和文本的方向，实现对不同形状和角度的文本的准确检测。可以使用开源库实现，如Caffe或TensorFlow等。

4、DB（Deep Bonding）：

      DB是一种基于深度学习的文本检测算法，专注于检测任意形状的文本。DB算法通过学习文本的边界和特征信息，实现对曲线、弯曲和不规则形状的文本的检测。可以使用开源库实现，如TensorFlow或PyTorch等。

经典的 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）识别类库和模型有哪些？

1、Tesseract：

      Tesseract 是一个开源的 OCR 引擎，由 Google 开发和维护。它支持多种语言，并具有良好的识别准确率和性能。Tesseract 可以作为命令行工具使用，也可以通过其 API 在应用程序中进行集成。用于检测和识别图像中的文本。它支持多种语言，并且具有良好的文本检测和识别能力。

2、OCRopus：

      OCRopus 是另一个开源的 OCR 引擎，也是由 Google 开发。它基于 Tesseract 并提供了更高级的功能和工具，包括文本分割、布局分析和语言模型训练等。

3、OpenCV：

      OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了许多图像处理和分析功能，包括文字检测和识别。通过结合 OpenCV 的图像处理功能和其他 OCR 引擎，可以实现基于边缘检测、轮廓检测和形态学操作等方法的文本检测。

4、PyTesseract：

     PyTesseract 是 Tesseract OCR 的 Python 封装库，提供了简单且易于使用的接口，方便在 Python 程序中进行 OCR 文字识别。

5、EasyOCR：

     EasyOCR 是一个基于深度学习模型的开源 OCR 库，支持多种语言和字符集。它提供了简单的接口，可以快速进行文字检测和识别。

6、CRNN：

     CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）是一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在文本图像识别任务中表现出色。CRNN 可以用于检测和识别图像中的文字。

7. YOLO（You Only Look Once）：

   YOLO是一种基于深度学习的目标检测算法，也可用于文本检测。它通过将图像划分为网格，并预测每个网格中是否存在文本区域来实现文本检测。YOLO算法的实现通常使用深度学习框架，如Darknet、PyTorch等。

    这些文本检测类库提供了不同的方法和技术，用于检测图像中的文本区域。选择合适的类库取决于您的具体需求、技术栈偏好和应用场景。需要注意的是，这些类库通常需要与其他图像处理和机器学习库结合使用，以完成完整的文本检测任务。