Reconocimiento de texto con DDDDOCR en Python
DDDDOCR es una librería de Python para el reconocimiento de texto en imágenes. Está basada en un modelo de aprendizaje automático entrenado en un conjunto de datos de imágenes de texto. DDDDOCR puede utilizarse para reconocer texto de imágenes de todo tipo, incluyendo imágenes de documentos, imágenes de productos y imágenes de sitios web.
En este tutorial, aprenderás a utilizar DDDDOCR para reconocer texto en imágenes en Python.
Requisitos
Para seguir este tutorial, necesitarás lo siguiente:
- Python 3.6 o superior
- Pip
- Una imagen de texto
Instalación de DDDDOCR
Para instalar DDDDOCR, ejecuta el siguiente comando:
pip install ddddocr
Importación de la librería
Para importar la librería DDDDOCR, ejecuta el siguiente código:
import ddddocr
Carga de la imagen
Para cargar la imagen, utiliza la función imread() de la librería cv2:
import cv2
image = cv2.imread("image.png")
Preprocesamiento de la imagen
Antes de pasar la imagen al modelo de reconocimiento de texto, es necesario preprocesarla. Esto implica convertir la imagen a escala de grises y aplicar un filtro de suavizado.
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (3, 3), 0)
Reconocimiento de texto
Para reconocer el texto en la imagen, utiliza la función predict() de la librería DDDDOCR:
result = ddddocr.predict(blurred_image)
El resultado de la función predict() es una lista de tuplas, donde cada tupla contiene las coordenadas de un rectángulo que rodea un carácter y la clase del carácter.
Visualización del resultado
Para visualizar el resultado, utiliza la función putText() de la librería cv2:
for rect, label in result:
cv2.rectangle(image, rect, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, label, (rect[0], rect[1] + 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
El siguiente código muestra un ejemplo de cómo utilizar DDDDOCR para reconocer texto en una imagen:
import cv2
import ddddocr
image = cv2.imread("image.png")
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (3, 3), 0)
result = ddddocr.predict(blurred_image)
for rect, label in result:
cv2.rectangle(image, rect, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, label, (rect[0], rect[1] + 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("Imagen con texto reconocido", image)
cv2.waitKey(0)
Este código carga la imagen image.png, la convierte a escala de grises y aplica un filtro de suavizado. A continuación, utiliza la función predict() de la librería DDDDOCR para reconocer el texto en la imagen. Finalmente, visualiza el resultado dibujando un rectángulo alrededor de cada carácter reconocido y escribiendo el texto correspondiente.
Mejora del rendimiento
El rendimiento de DDDDOCR puede mejorarse utilizando un hardware más potente. Por ejemplo, un GPU puede acelerar significativamente el proceso de reconocimiento de texto.
También es posible mejorar el rendimiento del modelo de reconocimiento de texto utilizando un conjunto de datos más grande y diverso. Esto ayudará al modelo a aprender a reconocer una gama más amplia de caracteres y formatos de texto.
Conclusiones
DDDDOCR es una herramienta útil para el reconocimiento de texto en imágenes. Es fácil de usar y puede utilizarse para reconocer texto de imágenes de todo tipo.
