原文链接：http://www.juzicode.com/image-ocr-python-easyocr

桔子菌之前在 pytesseract提取识别图片中的文字 中介绍过怎么在Python中使用tesseract提取和识别图片中的文字，今天再来聊一聊EasyOcr，它也是一款非常优秀的OCR包，使用起来是相当地easy。

这里以windows系统为例，需要先安装pytorch，在pytorch官网可以根据语言版本、操作系统等信息找到安装方法：

安装easyocr：

安装完成后，可以通过easyocr.__version__查看版本号：

如果事先没有安装检测模型和识别模型，第一次执行脚本时会自动下载2种模型文件：

这种方式下载速度较慢，而且容易出错导致下载中断，可以通过手动方式下载、安装。

进入esayocr官网选择需要的模型下载（Jaided AI: EasyOCR model hub）。

首先下载文本检测模型：

接下来下载识别模型，识别模型对应了各种语言包，下图是简体中文和英文的识别模型：

将下载的模型文件解压后拷贝到当前登录的用户目录的.EasyOCR\model文件夹下，Windows系统为：C:\Users\yourname\.EasyOCR\model，其中yourname是登录用户名。

【注】这里下载的识别模型（语言包）的文件名称和后面看到的语言类型并不是完全对应的，比如在代码中的语言类型ch_sim对应简体中文(zh_sim_g2)，en对应英文(english_g2)。

EsayOcr的使用正如其名非常地简单，就是2个步骤，第1步创建Reader()实例，第2步用readtxt()方法检测和识别。

初始化Reader()实例的参数有：

创建完实例后，识别文字就要用到其readtext()方法。

下面是一个最简单的应用例子，首先创建一个reader对象，传入要使用的语言包（识别模型），然后在reader对象的readtext方法中传入要识别的文件名称：

运行结果：

readtext()方法返回一个元组，包含了多个元素，每个元素由识别到文字信息的边框，文字内容，可信度等3部分组成。

除了前面例子中readtext()传入文件名称，也可以在readtext()方法中传入图像的numpy数组，比如用opencv读取图片文件得到的numpy数组：

运行结果：

第3种方法是在readtext()中传入读出的原始字节内容，注意图片文件是以rb方式读出：

运行结果：

EasyOcr，so easy，你学废了吗？

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