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軟件簡介
由 TensorFlow 2 和 PyTorch 提供支持，任何人都可以無縫訪問光學字符識別
獲取預訓練模型
使用兩階段方法在 docTR 中實現端到端 OCR：文本檢測（定位單詞），然后文本識別（識別單詞中的所有字符）。因此，可以從可用實現列表中選擇用于文本檢測的架構和用于文本識別的架構。
from doctr.models import ocr_predictor model = ocr_predictor(det_arch='db_resnet50', reco_arch='crnn_vgg16_bn', pretrained=True)
讀取文件
可以從 PDF 或圖像解釋文檔：
from doctr.io import DocumentFile # PDF pdf_doc = DocumentFile.from_pdf("path/to/your/doc.pdf").as_images() # Image single_img_doc = DocumentFile.from_images("path/to/your/img.jpg") # Webpage webpage_doc = DocumentFile.from_url("https://www.yoursite.com").as_images() # Multiple page images multi_img_doc = DocumentFile.from_images(["path/to/page1.jpg", "path/to/page2.jpg"])
以默認的預訓練模型為例：
from doctr.io import DocumentFile from doctr.models import ocr_predictor model = ocr_predictor(pretrained=True) # PDF doc = DocumentFile.from_pdf("path/to/your/doc.pdf").as_images() # Analyze result = model(doc)
安裝
安裝 docTR 需要 Python 3.6（或更高版本）和?pip。
由于使用了?weasyprint，如果沒有運行在 Linux 系統之上，將需要額外的依賴項。
對于 macOS 用戶，可以按如下方式安裝它們：
brew install cairo pango gdk-pixbuf libffi
對于 Windows 用戶，這些依賴項包含在 GTK 中。
最新版本
pip install python-doctr
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