So implementieren Sie OCR in Golang

In den letzten Jahren wurde die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) mit der kontinuierlichen Verbesserung und tiefgreifenden Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Szenarien weit verbreitet eingesetzt, beispielsweise beim Scannen von Ausweisen, Bankkarten und anderen Dokumenten sowie bei der Erkennung von Studenten Antwortbögen usw. . Als effiziente und schnelle Programmiersprache hat Golang auch die Aufmerksamkeit von immer mehr Programmierern auf sich gezogen. Wie kann man Golang also zur Implementierung von OCR verwenden? In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie Golang OCR und verwandte Technologien implementiert.

Zunächst müssen wir klarstellen, dass der Kern der OCR-Implementierung darin besteht, Bilder zu verarbeiten und den Textinhalt in den Bildern zu extrahieren. Für die Bildbearbeitung in Golang können Sie die Bildbibliothek verwenden. Die Bildbibliothek ist eine Komponente der Standardbibliothek und wird hauptsächlich zur Verarbeitung von Bildern verwendet, einschließlich einer Reihe von Funktionen wie Bildzuschnitt, Skalierung und Drehung. Darüber hinaus müssen Sie auch die Drittanbieter-Bibliothek gocv verwenden, eine Golang-Open-Source-Bibliothek für groß angelegte Computer Vision. Sie verwendet intern die opencv C++-Bibliothek. gocv bietet eine Fülle von Bildverarbeitungs- und Erkennungsalgorithmen, mit denen anspruchsvolle Bildaufgaben wie OCR ausgeführt werden können.

Als nächstes stellen wir die Implementierungsmethode in den folgenden drei Schritten vor:

Schritt 1: Holen Sie sich das Bild

Zuerst müssen wir das Bild über die von der Go-Sprache bereitgestellte Bibliotheksfunktion öffnen und lesen und dann opencv verwenden Die Bildverarbeitungsmethode wandelt das Bild in ein Graustufenbild um, um die anschließende Textextraktion zu erleichtern. Der Code lautet wie folgt:

func LoadImage(filePath string) (img mat.Matrix, err error) {
    img = gocv.IMRead(filePath, gocv.IMReadGrayScale)
    if img.Empty() {
        return nil, fmt.Errorf("error reading image")
    }
    return img, nil
}

Schritt 2: Textbereichserkennung

Nachdem wir das Bild erhalten haben, müssen wir den Textbereich im Bild mithilfe des Bildverarbeitungsalgorithmus identifizieren. Dies kann auch mithilfe der von opencv bereitgestellten Funktionen erreicht werden , beispielsweise mit Bild 2 Suchen Sie mithilfe der Wertemethode den Umriss des Texts im Bild und markieren Sie ihn mit einem rechteckigen Rahmen. Der Code lautet wie folgt:

func findTextRegion(img mat.Matrix, rect *gocv.Rect) (err error) {
    // 二值化处理
    thresh := gocv.NewMat()
    defer thresh.Close()

    gocv.Threshold(img, &thresh, 100, 255, gocv.ThresholdBinary)

    // 内部处理去除噪点
    kernel := gocv.GetStructuringElement(gocv.MorphRect, image.Pt(3, 3))
    defer kernel.Close()

    gocv.MorphologyEx(thresh, &thresh, gocv.MorphClose, kernel)

    //使用Contours方法，得到轮廓
    contours := gocv.FindContours(thresh, gocv.RetrievalExternal, gocv.ChainApproxSimple)

    // 找出轮廓矩形框
    var biggestArea float64
    for _, contour := range contours {
        area := gocv.ContourArea(contour)
        if biggestArea < area {
            biggestArea = area
            *rect = gocv.BoundingRect(contour)
        }
    }

    if biggestArea == 0 {
        return fmt.Errorf("can not find the region")
    }

    return nil
}

Schritt 3: Texterkennung

Nachdem wir den Textbereich erhalten haben, können wir die Textinformationen über tesseract-ocr, eine Open-Source-OCR-Bibliothek, identifizieren und die Ergebnisse dann über Golang ausgeben. tesseract-ocr unterstützt mehrere Sprachen und kann entsprechend den tatsächlichen Anforderungen konfiguriert werden. Die Genauigkeit der Erkennungsergebnisse ist hoch. Der Code lautet wie folgt:

func recognizeText(img mat.Matrix) (result string, err error) {
    tess := gosseract.NewClient()
    defer tess.Close()

    if err = tess.SetImageFromMatrix(img); err != nil {
        return "", err
    }

    return tess.Text()
}

Zu diesem Zeitpunkt ist die Implementierung von OCR abgeschlossen. Im Allgemeinen sind die Schritte zur Implementierung von OCR für Golang relativ einfach und klar und umfassen hauptsächlich drei Schritte: Lesen von Bildern, Textbereichserkennung und Texterkennung. In der tatsächlichen Entwicklung kann es je nach Situation optimiert und erweitert werden, um die Effizienz und Genauigkeit der Erkennung weiter zu verbessern.

Abschließend ist zu beachten, dass beim Einsatz der OCR-Technologie auch Sicherheitsaspekte berücksichtigt werden müssen. Da die OCR-Technologie Textinformationen aus Bildern extrahieren kann, kann es zu bestimmten Datenschutzproblemen kommen. In Anwendungen müssen Datenschutz und Verschlüsselung verstärkt werden, um die Datensicherheit zu gewährleisten.

Kurz gesagt ist die Implementierung von OCR in Golang eine sehr bedeutsame technische Herausforderung, die nicht nur Ihre eigenen Fähigkeiten verbessern kann, sondern auch in verschiedenen praktischen Szenarien eine wichtige Rolle spielt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie OCR in Golang. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!