Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Comment utiliser Gradio et EasyOCR pour créer une application Web de reconnaissance de texte en ligne en Python
Gradio est une bibliothèque Python open source permettant de créer des démonstrations d'apprentissage automatique et de science des données et des applications Web.
Site officiel : https://www.gradio.app/
Gradio convient pour :
Démonstration de modèles d'apprentissage automatique pour les clients/collaborateurs/utilisateurs/étudiants.
Déployez rapidement, créez des modèles via des liens de partage automatique et obtenez des commentaires sur les performances du modèle.
Dépannage Travaillez de manière interactive avec vos modèles pendant le développement à l'aide des outils de manipulation et d'interprétation intégrés.
Installez la bibliothèque de dégradés
pip install gradio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Pour utiliser EasyOCR, vous devez installer pytorch. Vous pouvez également installer des bibliothèques liées à Torch en convertissant secrètement easyocr.
pip install easyocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Étant donné qu'EasyOCR utilise l'algorithme entraîné, après avoir installé la bibliothèque ci-dessus, vous devez vous rendre sur le site officiel https://www.jaided.ai/easyocr/modelhub/ pour télécharger le fichier de modèle entraîné correspondant. Principalement les trois fichiers suivants et extrayez les fichiers dans le répertoire C:UsersAdministrator.EasyOCRmodel. Administrateur est le nom d'utilisateur de connexion, modifiez-le en fonction de votre propre situation.
Si vous ne rencontrez pas les deux problèmes suivants, il est préférable de les résoudre selon la méthode.
Remarque 1 : S'il existe plusieurs environnements Python et qu'il y a une erreur dans l'installation, vous pouvez ajouter le paramètre user et l'installer dans le répertoire utilisateur.
pip install easyocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user
Remarque 2 : Si l'invite suivante apparaît :
OMP : Erreur n° 15 : Initialisation de libiomp5md. dll, mais j'ai trouvé libiomp5md.dll déjà initialisé.
En effet, le package torch contient un fichier nommé libiomp5md.dll, qui a une sorte de conflit avec le même fichier dans l'environnement Anaconda, il doit donc être supprimé. J'ai renommé libiomp5md.dll dans Anaconda3Librarybin en libiomp5md_old.dll.
Après avoir terminé les préparatifs ci-dessus, il est temps d'assister au miracle.
import gradio as gr import easyocr import cv2 reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) def img2txt(image): img = r"C:\text.jpg" cv2.imwrite(img, image) img_read = cv2.imread(img) res = reader.readtext(img_read) print('识别结果为:',res) txt = '' if len(res)>0: for i in res: txt += i[1] return txt interface = gr.Interface(fn=img2txt, inputs="image", outputs="text") interface.launch()
Comme indiqué ci-dessous après l'exécution :
Téléchargez une photo et essayez l'effet, comme indiqué ci-dessous :
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!