easyocr

EasyOCR é uma biblioteca de código aberto de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) projetada para estar pronta para uso imediato. De acordo com seu README, ela suporta mais de 80 idiomas e todos os sistemas de escrita populares, incluindo latino, chinês, árabe, devanágari e cirílico. A instalação é feita via pip (`pip install easyocr`), e um Dockerfile também é fornecido. No Windows, os usuários são aconselhados a instalar PyTorch e torchvision primeiro. Os pesos dos modelos para os idiomas selecionados são baixados automaticamente ou podem ser colocados manualmente na pasta `~/.EasyOCR/model`. O uso básico em Python carrega um leitor uma vez e depois processa imagens: import easyocr reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) result = reader.readtext('chinese.jpg') A saída é uma lista de itens, cada um contendo uma caixa delimitadora, o texto detectado e uma pontuação de confiança. Uma opção `detail=0` retorna apenas as strings reconhecidas. As entradas podem ser caminhos de arquivo, objetos de imagem OpenCV/numpy, bytes de imagem ou uma URL para uma imagem bruta. O modo somente CPU está disponível com `gpu=False`. Uma interface de linha de comando também está incluída, por exemplo `easyocr -l ch_sim en -f chinese.jpg --detail=1 --gpu=True`. O README observa que vários idiomas podem ser passados de uma vez, embora nem todas as combinações sejam compatíveis; o inglês é descrito como compatível com todos os idiomas, e idiomas que compartilham caracteres comuns geralmente são compatíveis entre si. Internamente, a detecção usa o algoritmo CRAFT e o reconhecimento usa uma CRNN composta por extração de características (ResNet/VGG), rotulagem de sequência (LSTM) e decodificação CTC, tudo executado com PyTorch. O projeto reconhece vários repositórios e artigos de pesquisa upstream. Os usuários podem treinar ou usar seus próprios modelos de reconhecimento e detecção, com documentação vinculada para ambos. O roteiro menciona suporte planejado para texto manuscrito e uma reestruturação para permitir algoritmos de detecção e reconhecimento intercambiáveis. Contribuições são bem-vindas por meio de pull requests, relatórios de problemas e adições de idiomas; adicionar um novo idioma requer arquivos de caracteres e dicionário. O README também observa que problemas com mais de seis meses podem ser fechados automaticamente e que o suporte empresarial é oferecido pela Jaided AI.