GitHub上 EasyOCR的实现,心理学上自我实现的预言

GitHub上 EasyOCR的实现 代码出处链接: https://github.com/JaidedAI/EasyOCR 1. 配置环境： (1) 创建环境 conda create -n lwjorc python == 3.7 环境创建失败，使用以下语句可以恢复到默认源 conda config --remove-key channels (2) 换清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ 如果需要pytorch, 还需要添加pytorch的镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ (3) 安装pytorch环境 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 (4) 下载easyocr包 pip install easyocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2.测试 （1）手动添加模型路径 也可以改代码中的模型路径（手动下载模型的存放路径） export MODULE_PATH=/mnt/4T/lwj/EasyOCR/easyocr/ 这是一次性的每次激活环境都需要添加一次，永久的方法改代码 未添加时候报错是： urllib.error.URLError: <urlopen error [Errno 104] Connection reset by peer> （2）查看是否添加成功 export -p （3）测试图片时候应加上图片绝对路径，否则会找不到图片 easyocr -l ch_sim en -f mnt/4T/lwj/EasyOCR/examples/chinese.jpg --detail=1 --gpu=True 其中 “mnt/4T/lwj/EasyOCR/examples/chinese.jpg”是我的图片的绝对路径 3. 图片大小 (1) 文件扩展支持：png、jpg、tiff.。 (2)文件大小限制：2 Mb (3)图像尺寸限制：2000 像素 (4)可能的语言代码组合：共享相同书面脚本（例如拉丁文）的语言可以一起使用。英语可以与任何语言一起使用。 4.发现问题(个人见解，勿喷） （1）识别中文时候几乎无法识别竖着排列的文字； （2）对于斜着的文字识别率很低，但对于横排文字的识别准确率较高； （3）对于标点符号与特殊符号的识别准确率很低 （4）对于字体较小字体或者艺术字识别率有所下降 （5）随着图片的增大，运行时间呈指数增长 （6）对于英文字体识别率很高，而且其自信度也很高，但是只要带上标点符号，自信度会降低很多。