OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）已经融入到我们日常生活和工作中，有可能你没感觉到，但是你一定用到过，比如常见的一些场景：
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文档数据存储：例如，将纸质书籍、报纸、杂志或其他文件转换为可编辑的文本格式，便于存储和搜索；
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自动数据录入：比如在报销发票、整理收据时。利用OCR技术，可以自动提取这些信息，提高处理速度；
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车牌识别：智能交通中的一个最常见应用，无论是停车场的自动收费系统，还是交通违法行的车牌识别等，都是采用了OCR车牌识别技术；
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身份验证：识别身份证、护照、驾照等证件上的文本信息来验证身份，比如很多银行APP添加银行卡时的号卡自动化识别，身份证自动识别验证等；
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物流和电商：最常见的就是菜鸟驿站的自助取件时扫描取货码，OCR可以读取快递上的标签信息。
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社交媒体：OCR可以用于识别照片中的文字标签等，比如电脑端的微信聊天发送的图标，微信自动提取文字的功能。
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文档比较和对比：OCR可以提取文档中的文本内容，并与其他文档或数据库中的信息进行比较和审计，以发现差异或潜在的问题。比如在测试工作中最常见的UI页面对比技术。
所以，作为一个IT人员，我们一定要对OCR的技术实现、原理等具备一定的了解和运用。目前市场上主流的开源OCR技术框架有以下几种：Tesseract (Tesseract-OCR)、OCRopus、EasyOCR，具体优缺点对比如下：
| OCR技术框架 | 简介 | 优点 | 缺点 |
| Tesseract | 由Google开发的OCR引擎 | 1. 开源性：用户可以自由使用和修改，适应性强 2. 多平台支持：支持Windows、Linux、Mac等多种操作系统。 3. 多种语言支持：支持多种语言的识别，包括英语、中文等。 4. 深度学习支持：采用深度学习技术，提供较高的识别精度。 5. 丰富的API和工具：提供丰富的API接口和命令行工具，方便开发者集成和使用。 |
1. 识别准确性：虽然识别准确率较高，但在某些复杂场景下仍可能存在误识别。 2. 依赖图像质量：输入图像的质量对识别结果有很大影响，低质量的图像可能导致识别率下降。 3. 定制和优化需求：针对不同语言或特定字体，可能需要额外的定制和优化工作。 4. 学习曲线：对于不熟悉OCR技术的用户来说，可能需要一定的学习成本来掌握其使用方法。 |
| OCRopus | 一款基于Python的OCR引擎 | 1. 高识别准确性：结合多种先进技术，如神经网络、深度学习等，提供高识别准确性 2. 可扩展性：支持自定义训练数据和语言模型，可根据需求进行扩展和优化。 3. 模块化设计：采用模块化设计，各模块之间相对独立，方便进行二次开发和定制。 4. 多种语言支持：支持多种语言的OCR识别，满足多语言处理需求。 5. 基于Python：对于熟悉Python的用户来说，上手容易，易于集成到Python项目中。 |
1. 依赖外部库：可能需要安装额外的Python库或依赖项，增加了部署的复杂性。 2. 学习曲线：对于不熟悉OCR技术或Python语言的用户来说，可能需要一定的学习成本。 3. 性能：在处理大量图像或复杂场景时，性能可能受到一定限制。 4. 定制和优化需求：针对不同语言或特定场景，可能需要额外的定制和优化工作。 |
| EasyOCR | 款基于Python的OCR引擎 | 1. 易于使用：提供简单易用的API接口，使开发者能够轻松集成OCR功能 2. 多语言支持：支持多种语言的识别，包括中文、英文、日文、韩文等。 3. 高精度识别：使用深度学习技术进行文本识别，提供高精度识别的能力。 4. 多种输出格式：支持多种输出格式，如TXT、JSON、XML等，方便后续处理。 5. 批量处理：支持同时处理多个图像文件，提高处理效率。 |
1. 性能：在处理大量图像或复杂场景时，性能可能受到一定影响。 2. 依赖外部库：可能需要安装额外的Python库或依赖项。 3. 定制和优化需求：针对不同语言或特定字体，可能需要额外的定制和优化工作。 4. 学习曲线：对于不熟悉OCR技术的用户来说，能够快速的入门和使用 |
当然今天也不是来帮助大家选择的，还是那句话，合适自己的才是最好的。结合上述不同OCR框架的对比，为了快速入门和使用，本文选择EasyOCR进行介绍和说明。
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EasyOCR 介绍
一句话介绍EasyOCR：一款基于Python的开源OCR引擎。支持80+
标签：识别,Star,Python,DEMO,EasyOCR,支持,定制,OCR From： https://blog.csdn.net/wjianwei666/article/details/139356925