Cara melaksanakan ocr di golang

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan peningkatan berterusan dan penerapan teknologi kecerdasan buatan yang mendalam, teknologi OCR (Optical Character Recognition) telah digunakan secara meluas dalam pelbagai senario, seperti pengimbasan kad ID, kad bank dan dokumen lain, dan pengiktirafan kertas jawapan pelajar dsb. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap dan pantas, golang juga telah menarik perhatian lebih ramai pengaturcara Jadi bagaimana menggunakan golang untuk melaksanakan OCR? Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara golang melaksanakan OCR dan teknologi berkaitan.

Pertama sekali, kita perlu menjelaskan dengan jelas bahawa teras pelaksanaan OCR adalah untuk memproses imej dan mengekstrak kandungan teks dalam imej. Untuk pemprosesan imej dalam golang, anda boleh menggunakan perpustakaan imej. Pustaka imej ialah komponen dalam pustaka standard dan digunakan terutamanya untuk memproses imej, termasuk satu siri fungsi seperti pemangkasan imej, penskalaan dan putaran. Selain itu, anda juga perlu menggunakan perpustakaan pihak ketiga gocv, iaitu perpustakaan sumber terbuka golang untuk penglihatan komputer berskala besar Ia menggunakan perpustakaan opencv C++ secara dalaman. gocv menyediakan banyak pemprosesan imej dan algoritma pengecaman, yang boleh mencapai tugas imej lanjutan seperti OCR.

Seterusnya, kami akan memperkenalkan kaedah pelaksanaan dalam tiga langkah berikut:

Langkah 1: Dapatkan imej

Pertama, kita perlu menggunakan perpustakaan yang disediakan semasa dalam perjalanan fungsi bahasa, buka dan baca imej, dan kemudian gunakan kaedah pemprosesan imej dalam opencv untuk menukar imej kepada imej skala kelabu untuk memudahkan pengekstrakan teks seterusnya. Kodnya adalah seperti berikut:

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
}

Langkah 2: Pengenalan kawasan teks

Selepas mendapatkan imej, kita perlu menggunakan algoritma pemprosesan imej untuk mengenal pasti kawasan teks dalam imej juga boleh digunakan Fungsi yang disediakan untuk mencapai, contohnya, menggunakan kaedah perduaan imej untuk mencari garis besar teks dalam imej dan menandakannya dengan bingkai segi empat tepat. Kodnya adalah seperti berikut:

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
}

Langkah 3: Pengecaman teks

Selepas mendapat kawasan teks, kami boleh mengenal pasti maklumat teks melalui tesseract-ocr, perpustakaan OCR sumber terbuka dan kemudian gunakan golang Hanya keluarkan hasilnya. tesseract-ocr menyokong pelbagai bahasa dan boleh dikonfigurasikan mengikut keperluan sebenar, dan ketepatan keputusan pengecaman adalah tinggi. Kodnya adalah seperti berikut:

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()
}

Pada ketika ini, pelaksanaan OCR telah selesai. Secara umum, langkah-langkah untuk Golang melaksanakan OCR adalah agak mudah dan jelas, terutamanya termasuk tiga langkah: membaca imej, pengecaman kawasan teks dan pengecaman teks. Dalam pembangunan sebenar, ia boleh dioptimumkan dan dikembangkan mengikut situasi tertentu untuk meningkatkan lagi kecekapan dan ketepatan pengecaman.

Akhir sekali, perlu diingatkan bahawa apabila menggunakan teknologi OCR, isu keselamatan juga perlu dipertimbangkan. Memandangkan teknologi OCR boleh mengekstrak maklumat teks daripada imej, mungkin terdapat isu kebocoran privasi tertentu. Dalam aplikasi, perlindungan dan penyulitan data perlu diperkukuh untuk memastikan keselamatan data.

Ringkasnya, melaksanakan OCR dalam golang merupakan cabaran teknikal yang sangat bermakna, yang bukan sahaja dapat meningkatkan kemahiran diri sendiri, malah memainkan peranan penting dalam pelbagai senario praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Cara melaksanakan ocr di golang. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!