基于 EasyOCR + HanLp 实现图片文字实体(中文姓名、机构名、地域名)识别

news2024/10/5 15:31:58

一、EasyOCR + HanLp

EasyOCR 是一个python版的文字识别工具。目前支持80中语言的识别。并且支持:图像预处理(去噪、色彩饱和度、尖锐处理)、CRAFT文字检测、中间处理(倾斜处理等)、文字识别、后续处理、输出结果。框架如下:

在这里插入图片描述
HanLP 是一系列模型与算法组成的NLP工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。内部算法经过工业界和学术界考验,配套书籍《自然语言处理入门》已经出版。目前,基于深度学习的HanLP 2.x已正式发布,次世代最先进的NLP技术,支持包括简繁中英日俄法德在内的104种语言上的联合任务。

下面采用 EasyOCR 提取出文本中的文字,利用 HanLP 分析出文本中的 中文姓名、机构名、地域名 等信息。

二、环境准备

python环境:3.6

安装 EasyOCR

pip install easyocr

安装好依赖,执行检测如果模型不存在会自动下载模型,不过下载时间很长容易失败,可以去官方网站中下载文本检测模型和文本分析模型:

https://www.jaided.ai/easyocr/modelhub/

下载文本识别模型:

在这里插入图片描述

下载文本检测模型:

在这里插入图片描述
下载后解压放到项目的 model 目录下:
在这里插入图片描述

安装 HanLp

pip install pyhanlp

HanLp 的模型如果不存在也会自动下载,这个下载速度较快。

三、图片文字实体识别

下面是我准备的图片,其中姓名、机构名、地域名,还有一些干扰文字
请添加图片描述
编写识别程序:

import easyocr
from pyhanlp import HanLP
from PIL import Image, ImageDraw

def recognize():
    # 加载 easyocr 模型,并制定语种
    reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], model_storage_directory='model')
    # 图片位置
    imgPath = 'img/1.jpeg'
    # 识别图片中的文字
    result = reader.readtext(imgPath, detail=1)
    # 使用 PIL 读取图片,画出识别框
    image  = Image.open(imgPath)
    # 对图片绘图
    draw = ImageDraw.Draw(image)
    # 存放识别出所有文字,进行NLP解析
    text = ''
    for item in result:
        text += item[1]+' '
        # 画矩形框
        draw.rectangle((tuple(item[0][0]), tuple(item[0][2])), fill=None, outline=(255, 0, 0), width=2)
        print("提取到文字块:",item)
    print("==================================================")
    print("识别文字文本: ",text)
    # 创建分词器
    segment = HanLP.newSegment().enableNameRecognize(True).enableOrganizationRecognize(True).enablePlaceRecognize(True)
    # 提取实体
    cut_word = segment.seg(text)
    print(cut_word)
    # 存放人名
    name = []
    organization = []
    place = []
    for item in cut_word:
        word = item.word
        nature = item.nature.toString()
        if nature == 'nr':
            name.append(word)
        elif nature == 'ns':
            place.append(word)
        elif nature == 'nt':
            organization.append(word)

    print("识别中文姓名:",name)
    print("识别机构名:",organization)
    print("识别地域名:",place)
    image.show()

if __name__ == '__main__':
    recognize()

运行程序,如果没有 HanLP ,则自动下载:

在这里插入图片描述
识别文字情况:

在这里插入图片描述
可以看到文字都被捕捉到了,下面看词语分析效果:

在这里插入图片描述
已成功提取相关实体信息。

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