如何释放资源?from easyocr import Reader reader.readtext(img, detail=0)

在使用Python的OCR库easyocr时，可以在处理完图片后手动释放资源。具体的方法是通过Python的del命令释放Reader对象。示例代码如下：

from easyocr import Reader

reader = Reader(['ch_sim','en']) # 初始化OCR识别器

# 读取图片并进行文本识别
result = reader.readtext('example.jpg', detail=0)

del reader # 释放OCR识别器对象

在这个例子中，我们首先初始化了一个OCR识别器对象`reader`，然后使用它对图片进行了文本识别。最后，通过`del`命令释放了`reader`对象，从而释放了它所占用的资源。

相关问题

easyocr.Reader().readtext()说明

`easyocr.Reader().readtext()` 是 EasyOCR 库中的一个方法，用于从图像中提取文本。

该方法的作用是从给定的图像中读取文本，并返回一个包含检测到的文本及其对应位置的列表。

以下是该方法的参数和返回值：

readtext(image, decoder='greedy', beamWidth=5, batch_size=1, workers=0, allowlist=None, blocklist=None, detail=1, paragraph=False, contrast_ths=0.1, adjust_contrast=False, filter_ths=0.003, text_threshold=0.7, low_text=0.4, link_threshold=0.4, canvas_size=2560, mag_ratio=1.5, slope_ths=0.1, ycenter_ths=0.5, height_ths=0.5, width_ths=0.5)

参数：

- `image`：需要提取文本的图像，可以是文件路径、Numpy 数组、Pillow 图像对象或 OpenCV 图像对象。
- `decoder`：解码器类型，可以是 'greedy' 或 'beamsearch'。默认为 'greedy'。
- `beamWidth`：BeamSearch 解码器的宽度。默认为 5。
- `batch_size`：每个批次中的图像数量。默认为 1。
- `workers`：用于加载图像的工作线程数。默认为 0，表示使用主线程。
- `allowlist`：用于限制识别的字符集。默认为 None，表示不限制。
- `blocklist`：用于阻止识别的字符集。默认为 None，表示不阻止。
- `detail`：控制返回结果的详细程度。默认为 1，表示返回完整的识别结果，包括文本、置信度和位置。
- `paragraph`：是否将文本分成段落。默认为 False，表示不分段。
- `contrast_ths`：用于增加对比度的阈值。默认为 0.1。
- `adjust_contrast`：是否调整图像对比度。默认为 False。
- `filter_ths`：用于筛选字符的阈值。默认为 0.003。
- `text_threshold`：用于文本二值化的阈值。默认为 0.7。
- `low_text`：用于去除低置信度文本的阈值。默认为 0.4。
- `link_threshold`：用于合并文本行的阈值。默认为 0.4。
- `canvas_size`：用于调整图像大小的画布大小。默认为 2560。
- `mag_ratio`：用于调整图像大小的放大比例。默认为 1.5。
- `slope_ths`：用于过滤不合格文本行的倾斜度阈值。默认为 0.1。
- `ycenter_ths`：用于过滤不合格文本行的中心点纵坐标偏差阈值。默认为 0.5。
- `height_ths`：用于过滤不合格文本行的高度

以下代码多次识别,导致reader加载多次?def EOCR(img): # 利用EasyOCR识别文本 try: reader = Reader(['ch_sim','en']) txt_list = reader.readtext(img, detail=0) del reader img_text='' for txt in txt_list: img_text+=txt+' ' return img_text except Exception as e: print(e) return ''

是的，这段代码中每次调用`EOCR()`函数时都会初始化一个新的OCR识别器对象`reader`。这样做会导致重复加载识别器，从而浪费计算资源，并且也可能会影响识别的速度和准确性。

为了避免这个问题，可以将OCR识别器对象在调用`EOCR()`函数之外初始化，然后在函数内部重复利用该对象进行文本识别。示例如下：

from easyocr import Reader

# 初始化OCR识别器
reader = Reader(['ch_sim','en'])

def EOCR(img):
    # 利用EasyOCR识别文本
    try:
        txt_list = reader.readtext(img, detail=0)
        img_text = ''
        for txt in txt_list:
            img_text += txt + ' '
        return img_text
    except Exception as e:
        print(e)
        return ''

在这个例子中，我们在函数外部初始化了一个OCR识别器对象`reader`，然后在`EOCR()`函数内部重复利用该对象进行文本识别。这样做可以避免重复加载识别器，提高识别效率，同时也可以避免占用过多的计算资源。