Comment implémenter ocr dans Golang

Ces dernières années, avec l'amélioration continue et l'application approfondie de la technologie de l'intelligence artificielle, la technologie OCR (Optical Character Recognition) a été largement utilisée dans divers scénarios, tels que la numérisation de cartes d'identité, de cartes bancaires et autres documents, la reconnaissance des étudiants. feuilles de réponses, etc. En tant que langage de programmation efficace et rapide, Golang a également attiré l'attention de plus en plus de programmeurs. Alors, comment utiliser Golang pour implémenter l'OCR ? Cet article présentera en détail comment Golang implémente l'OCR et les technologies associées.

Tout d'abord, nous devons préciser que le cœur de la mise en œuvre de l'OCR consiste à traiter les images et à extraire le contenu textuel des images. Pour le traitement d'images dans Golang, vous pouvez utiliser la bibliothèque d'images. La bibliothèque d'images est un composant de la bibliothèque standard et est principalement utilisée pour traiter les images, y compris une série de fonctions telles que le recadrage, la mise à l'échelle et la rotation de l'image. De plus, vous devez également utiliser la bibliothèque tierce gocv, qui est une bibliothèque open source Golang pour la vision par ordinateur à grande échelle. Elle utilise la bibliothèque opencv C++ en interne. gocv fournit une multitude d'algorithmes de traitement et de reconnaissance d'images, qui peuvent réaliser des tâches d'image avancées telles que l'OCR.

Ensuite, nous présenterons la méthode d'implémentation en trois étapes suivantes :

Étape 1 : obtenir l'image

Tout d'abord, nous devons ouvrir et lire l'image via la fonction de bibliothèque fournie par le langage go, puis utiliser opencv La méthode de traitement d'image convertit l'image en une image en niveaux de gris pour faciliter l'extraction ultérieure du texte. Le code est le suivant :

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
}

Étape 2 : Reconnaissance de la zone de texte

Après avoir obtenu l'image, nous devons identifier la zone de texte dans l'image via l'algorithme de traitement d'image. Cela peut également être réalisé en utilisant les fonctions fournies par opencv. , par exemple en utilisant l'image 2 À l'aide de la méthode de la valeur, recherchez le contour du texte dans l'image et marquez-le avec un cadre rectangulaire. Le code est le suivant :

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
}

Étape 3 : Reconnaissance de texte

Après avoir obtenu la zone de texte, nous pouvons identifier les informations textuelles via tesseract-ocr, une bibliothèque OCR open source, puis afficher les résultats via golang. tesseract-ocr prend en charge plusieurs langues et peut être configuré en fonction des besoins réels, et la précision des résultats de reconnaissance est élevée. Le code est le suivant :

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()
}

À ce stade, la mise en œuvre de l'OCR est terminée. En général, les étapes permettant à Golang de mettre en œuvre l'OCR sont relativement simples et claires, comprenant principalement trois étapes : la lecture d'images, la reconnaissance de zone de texte et la reconnaissance de texte. En cours de développement, il peut être optimisé et étendu en fonction de situations spécifiques pour améliorer encore l'efficacité et la précision de la reconnaissance.

Enfin, il convient de noter que lors de l'utilisation de la technologie OCR, les problèmes de sécurité doivent également être pris en compte. Étant donné que la technologie OCR peut extraire des informations textuelles à partir d’images, certains problèmes de fuite de confidentialité peuvent survenir. Dans les applications, la protection et le chiffrement des données doivent être renforcés pour garantir la sécurité des données.

En bref, la mise en œuvre de l'OCR dans Golang est un défi technique très important, qui peut non seulement améliorer vos propres compétences, mais également jouer un rôle important dans divers scénarios pratiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!