EasyDeepOCR
Deep-Learning-basierte Bibliothek zur optischen Zeichenerkennung
- Tool für industrielle Markierungen wie Seriennummern, Verfallsdaten, Teilenummern ...
- Sehr benutzerfreundlich, einfache API und keine Schulung erforderlich
- Optionale Topologiedefinition zum Herausfiltern irrelevanter Texte
- Fokus auf Textlesbarkeit ohne Einbußen bei der Geschwindigkeit
- Optionale Optimierung der Verarbeitungs-Pipeline mit wenigen Beispielen
- Läuft auf CPU- und GPU-, Intel- und ARM-Plattformen
Beschreibung
EasyDeepOCR ist eine OCR-Bibliothek der neuen Generation, die sich auf Deep-Learning-Technologien stützt, um die heutigen Herausforderungen beim Lesen von Texten zu bewältigen. Die Erkennung der Texte im Bild und die Erkennung der Zeichen erfolgen vollständig automatisiert. Mithilfe einer Texttopologie können Zeichenmehrdeutigkeiten reduziert und irrelevante Texte herausgefiltert werden. Ein Optimierungsprozess, für den nur wenige Beispiele benötigt werden, kann die Verarbeitung beschleunigen. EasyDeepOCR ist eine wesentliche Verbesserung gegenüber den Bibliotheken EasyOCR und EasyOCR2 und kombiniert Benutzerfreundlichkeit mit erweiterten Funktionen.
Einfache API, dennoch beeindruckende Ergebnisse
Mit einem einzigen „Read“-Aufruf werden alle Texte im Bild erkannt und gelesen. Es sind keine komplexen Konfigurationen mehr erforderlich.
Optimieren Sie den Betrieb, um die Verarbeitung zu beschleunigen
Eine Funktion zur Optimierung der Verarbeitungs-Pipeline kann zu einem schnelleren Einlesen führen. Einige Beispielbilder, in der Regel zwischen 1 und 3, müssen vom Benutzer mit Anmerkungen versehen werden. Anschließend wählt EasyDeepOCR die internen Parameter aus, die die Verarbeitungszeit verkürzen.
Voll ausgestattetes neues New Open eVision Studio-Tool
Das EasyDeepOCR-Tool im New Open eVision Studio macht alle Funktionen dieser Bibliothek zugänglich. Der Benutzer kann die Topologie auswählen und einige Beispielbilder mit Anmerkungen versehen, um eine Pipeline-Optimierung durchzuführen. Die Einstellungen für die Deep-Learning-Ausführung sind sichtbar, sodass zwischen verschiedenen Geräten (CPU, GPU) und Engines (OpenVINO, TensorRT…) gewählt werden kann.
Topologie-Definition, um sich auf die richtigen Texte zu konzentrieren
Die Topologie definiert das Format des Zieltextes. Die Topologie ist im Zusammenhang mit der industriellen Kennzeichnung sehr praktisch, um sich auf das Verfallsdatum, die Teilenummer oder andere stark formatierte Texte zu konzentrieren. Die Definition der Topologie ermöglicht es dem Benutzer, nur die erforderlichen Texte zu erhalten, und hilft auch bei der Zeichenerkennung, indem sie Mehrdeutigkeiten reduziert.
Gute Leistung auf CPU (Intel OpenVINO) und GPU (NVidia TensorRT)
EasyDeepOCR wurde für die Ausführung auf Intel- und ARM-CPUs (dank OpenVINO) und NVidia-GPUs (dank TensorRT) optimiert.
New Open eVision Studio
Komplexe Bildverarbeitungssequenzen können über eine grafische Benutzeroberfläche entworfen werden. Die Sammlung von Tools spiegelt die Vielfalt und Leistungsfähigkeit der Open eVision-Bibliotheken wider. Der C++-, Python- und C#-Quellcode, der der Verarbeitungs-Pipeline entspricht, wird automatisch generiert und bietet eine interaktive Dokumentation der Open eVision-API. Das New Open eVision Studio kann Live-Bildquellen wie GigE Vision-Kameras, Coaxlink-Framegrabber oder eGrabber-Recorder-Sequenzen verarbeiten.
Diese Anwendung ist kostenlos, läuft unter Windows und Linux und ist mit Intel- und ARM-64-Bit-Architekturen kompatibel.
