easyocr训练教程

EasyOCR是一个开源的 Python OCR库，它可以识别图像中的文本，并将其转换为可编辑的文本。 EasyOCR提供了一些默认的模型，但是如果您想识别特定语言或文本样式，您可以通过训练自己的模型来提高识别准确率。

以下是使用EasyOCR训练自己的OCR模型的步骤：

1. 准备训练数据

首先，您需要准备用于训练模型的图像和相应的标签。这些图像和标签应该是成对的，其中标签是图像中包含的文本。

2. 安装EasyOCR

要安装EasyOCR，请使用以下命令：

pip install easyocr

3. 安装PyTorch

EasyOCR依赖于PyTorch深度学习框架，因此您需要先安装PyTorch，可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision

4. 构建OCR模型

使用EasyOCR的OCR模型，您可以使用以下代码构建OCR模型：

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=False)

在这里，我们指定要识别的语言列表，并将GPU设置为False。

5. 训练OCR模型

使用EasyOCR的OCR模型进行训练，您可以使用以下代码：

reader.train(train_folder='/path/to/train/folder', 
             test_folder='/path/to/test/folder',
             target_folder='/path/to/save/model')

在这里，我们指定训练和测试数据所在的文件夹路径，以及要保存训练模型的文件夹路径。

6. 使用自己训练的OCR模型

训练完成后，您可以使用以下代码加载自己训练的OCR模型：

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=False, model_path='/path/to/model')

在这里，我们指定加载自己训练的模型的文件夹路径。

以上是使用EasyOCR训练自己的OCR模型的基本步骤。请注意，训练自己的OCR模型需要大量的数据和计算资源。如果您没有足够的数据和计算资源，您可以尝试使用EasyOCR提供的默认模型。