easyocr如何分块识别

在EasyOCR中进行分块识别主要是为了分解大的输入图像，以便更有效地管理和处理。以下是基本步骤：

1. **导入模块**：
首先，你需要安装EasyOCR库，并导入它，例如在Python中：

   import easyocr
   reader = easyocr.Reader(['zh'])

2. **图像预处理**：
对原始图片进行适当预处理，例如裁剪、缩放或灰度化，以便更好地适应 OCR。然后将图片划分为一系列小块（通常是垂直或水平的行或列）。

3. **创建块列表**：
创建包含每个识别块坐标信息的列表，每个元素代表一个小区域的左上角和右下角坐标。

   # 假设width和height是图片尺寸
   block_width = int(width / n_blocks)
   block_height = int(height / n_blocks)
   blocks = [(x * block_width, y * block_height, (x+1) * block_width, (y+1) * block_height) for x in range(n_blocks) for y in range(n_blocks)]

这里`n_blocks`是你想要切割的块数。

4. **分块识别**：
对每个小块应用EasyOCR的 `readtext` 函数，获取识别结果。设置一个计数器记录已识别的块数和结果。

   results_per_block = []
   for block in blocks:
       text = reader.readtext(block)
       if text:
           results_per_block.extend(text)
       if len(results_per_block) >= max_results:  # 达到最大识别结果数，提前结束
           break

5. **整合结果**：
当所有块都被识别后，将各个块的结果合并起来，形成完整的识别文本。

   all_results = [res for sublist in results_per_block for res in sublist]

6. **处理结果**：
最后，处理合并后的结果，可能还需要过滤、排序或做其他后处理。

请注意，实际操作可能会因EasyOCR的具体API或使用的语言版本有所不同。分块识别的效果也取决于图像内容的均匀性和文字分布情况。