EasyOCR2
Libreria industriale per il riconoscimento ottico dei caratteri
- Ottimizzato per la lettura di testi brevi quali codici articolo, numeri di serie, date di scadenza, date di produzione, codici di lotto, ecc.
- Innovativo algoritmo di segmentazione per individuare automaticamente i testi nell'immagine in base alla dimensione prevista dei caratteri e alla topologia del testo
- Supporto completo per la rotazione del testo (360 gradi)
- In grado di leggere caratteri gravemente deteriorati: supporto per la frammentazione dei caratteri e l'illuminazione irregolare
- Apprendimento del database dei caratteri da uno o più font TrueType o dalle proprie immagini campione
- Apprendimento assistito del database dei caratteri da immagini campione
- Gestione del database dei caratteri: aggiunta di caratteri; salvataggio e caricamento del database
- Classificatore pre-addestrato basato su tecnologie di deep learning adatto ai font di marcatura industriale dei testi
Descrizione
Segmentazione
EasyOCR2 utilizza un algoritmo innovativo avanzato per individuare i testi da leggere nell'immagine. La topologia del testo da rilevare (numero di righe, parole e caratteri) può essere impostata liberamente dall'utente.
Specifiche relative al tipo di carattere
È possibile specificare il tipo di carattere (lettera, cifra, simbolo, ecc.) di ciascun carattere per migliorare la velocità e il tasso di riconoscimento.
File TrueType Font (TTF)
EasyOCR2 richiede l'addestramento del font da riconoscere. Ciò può essere fatto sia da immagini campione che da file .ttf (True Type Font) standard. Ciò rende il riconoscimento flessibile, veloce e affidabile.
Rotazione del testo
Supporto completo per la rotazione del testo (360 gradi).
Classificatori pre-addestrati
EasyOCR2 ora supporta il riconoscimento ottico dei caratteri basato su tecnologie di deep learning. È dotato di due classificatori di caratteri pre-addestrati che funzionano immediatamente e non richiedono alcun addestramento! Leggi brevi testi come numeri di parte, numeri di serie o codici data stampati utilizzando font industriali standard o il font OCR-A. Entrambi i classificatori supportano lettere maiuscole, numeri e i segni di punteggiatura più comuni. Non è richiesta alcuna GPU. Il programma di esempio OCR2Demo e Open eVision Studio sono stati aggiornati per supportare la nuova funzionalità.
Apprendimento assistito
Quando si apprende da immagini campione, viene utilizzato uno strumento interattivo disponibile in Open eVision Studio per identificare i campioni di ciascun carattere, consentire alla libreria di apprenderli e salvare il file di font risultante.
Altri vantaggi
Sistema di licenze Neo
Neo è il nuovo sistema di licenze. È affidabile, all'avanguardia e ora è disponibile per memorizzare le licenze Open eVision ed eGrabber. Neo consente di scegliere dove attivare le licenze, su un Neo Dongle o in un Neo Software Container. Si acquista una licenza e si decide in un secondo momento.
I Neo Dongle offrono un hardware robusto e la flessibilità di poter essere trasferiti da un computer all'altro. I Neo Software Container non necessitano di hardware dedicato, ma sono collegati al computer su cui sono stati attivati.
Neo viene fornito con il proprio Neo License Manager dedicato, disponibile in due versioni: un'interfaccia grafica intuitiva e facile da usare e un'interfaccia a riga di comando che consente una facile automazione delle procedure di licenza Neo.
Tutte le librerie eVision per Windows e Linux
- Microsoft Windows 11, 10 per architettura processore x86-64 (64 bit)
- Microsoft Windows 11, 10 IoT Enterprise su sistemi x86_64
- Linux per architetture di processori x86-64 (64 bit) e ARMv8-A (64 bit) con versione glibc superiore o uguale a 2.18
Open eVision Studio
Open eVision Studio è lo strumento di valutazione, prototipazione e sviluppo di Open eVision.
La sua interfaccia grafica intuitiva consente di richiamare e visualizzare immediatamente il risultato di qualsiasi funzione di elaborazione delle immagini 2D di eVision. Una funzionalità di scripting genera il codice corrispondente, che può quindi essere copiato e incollato nella vostra applicazione.
Open eVision Studio è gratuito (se si utilizza Open eVision 2.0 e versioni successive) e non richiede alcuna licenza.
Software
- Host PC Operating System
-
Open eVision is a set of 64-bit libraries that require an Intel compatible processor with the SSE4 instruction set or an ARMv8-A compatible processor.
Open eVision can be used on the following operating systems:
Microsoft Windows 11, 10 for x86-64 (64-bit) processor architecture
Microsoft Windows 11, 10 IoT Enterprise for x86-64 systems
Linux for x86-64 (64-bit) and ARMv8-A (64-bit) processor architectures with a glibc version greater or equal to 2.18
Remote connections
Remote connections are allowed using remote desktop, TeamViewer or any other similar software.
Virtual machines
Virtual machines are supported. Microsoft Hyper-V, Oracle VirtualBox and libvirt hypervisors have been successfully tested.
Only the Neo Licensing System is compatible with virtualization.
Minimum requirements:
2 GB RAM to run an Open eVision application
8 GB RAM to compile an Open eVision application
Between 100 MB and 2 GB free hard disk space for libraries, depending on selected options.
- APIs
-
Supported programming languages :
The Open eVision libraries and tools support C++, Python and the programming languages compatible with the .NET (C#, VB.NET)
C++ requirements: A compiler compatible with the C++ 11 standard is required to use Open eVision
Python requirements: Python 3.11 or later is required to use the Python bindings for Open eVision
.NET requirements: .NET framework 4.8 (or later) or the .NET platform 6.0 (or later) are supported
Supported Integrated Development Environments:
Microsoft Visual Studio 2017 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Microsoft Visual Studio 2019 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Microsoft Visual Studio 2022 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
QtCreator 4.15 with Qt 5.12
Ordering Information
- Product status
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Released
- Product code - Description
-
PC4179 Open EasyOCR2 for USB dongle
PC4329 Open eVision EasyOCR2
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