Gradio是一个开源的 Python 库,用于构建机器学习和数据科学演示和 Web 应用。
官网:https://www.gradio.app/
Gradio适用于:
演示客户/合作者/用户/学生的机器学习模型。
部署通过自动共享链接快速创建模型,并获得模型性能反馈。
排除故障使用内置的操作和解释工具,在开发过程中以交互方式处理您的模型。
安装gradio库
pip install gradio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
使用EasyOCR,需要安装pytorch,当让也可以通过暗转easyocr来带动安装torch相关库。
pip install easyocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
因为EasyOCR使用训练后的算法,所以在安装完以上库后还需要上官网https://www.jaided.ai/easyocr/modelhub/下载相应的训练好的model文件。主要是以下三个文件,并将文件解压到C:\Users\Administrator.EasyOCR\model 目录下 。Administrator为登录用户名,根据自己情况修改哦。
另外以下两个问题如果没碰到最好,碰到了就按方法解决就是。
注1:如果出现多个python环境,安装如出错,可增加–user参数安装到用户目录下。
pip install easyocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user
注2:如果出现如下提示:
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.
这是因为torch包中包含了名为libiomp5md.dll的文件,与Anaconda环境中的同一个文件出现了某种冲突,所以需要删除一个。我是将\Anaconda3\Library\bin\下libiomp5md.dll改名libiomp5md_old.dll。
完成了以上准备工作,下面就到了见证奇迹的时刻。
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()
运行后如下图:
随便上传一张图片,试试效果,如下图:
以上是Python怎么用Gradio与EasyOCR构建在线识别文本的Web应用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!