一款强大的开源OCR工具，支持90+语言识别

大家好，今天给大家分享一款功能强大的开源光学字符识别（OCR）工具Surya OCR，它基于先进的深度学习技术，提供了高效的字符识别能力，并支持多种语言的文本检测与识别。

项目介绍

核心功能

1.多语言支持

Surya OCR支持包括中文、英文、日文、韩文、阿拉伯文等在内的90多种语言的字符识别，能够满足全球用户的需求。

2.高效识别

得益于深度学习算法，Surya OCR在处理复杂文本图像时具有较高的识别率，能够准确识别手写体、印刷体、混合体等多种文本形式。

3.布局分析

除了文本识别，Surya OCR还能进行文档布局分析，识别表格、图片、标题等元素，帮助用户更好地理解文档结构。

4.表格识别

Surya OCR特别强化了表格识别功能，能够清晰地识别出表格中的行、列和单元格，以及具体的字符内容，对于处理大量表格数据的用户来说是一大福音。

5.读取顺序检测

具备读取顺序检测功能，可按照正确的阅读顺序提取文本，确保识别出的文本在逻辑上的正确性，对于多栏排版或非标准排版的文档处理尤为重要。

工作原理

Surya OCR 的工作流程主要包括以下几个步骤：

1.图像预处理: 对输入的图像进行预处理，如去噪、二值化、倾斜校正等，以提高识别准确率。
2.文本检测: 利用深度学习模型检测出图像中的文本区域，并确定每个文本行的位置。
3.特征提取: 从检测出的文本区域提取特征，如颜色、形状、纹理等。
4.字符识别: 将提取的特征输入到字符识别模型中，得到最终的识别结果。
5.后处理: 对识别结果进行后处理，如纠错、格式化等。

使用方式：

1.易于使用的接口

提供了简洁明了的 API 接口，开发者可以轻松地将其集成到各类应用中，方便进行二次开发和定制化。无论是简单的文本识别应用，还是复杂的文档处理系统，都能快速接入 Surya OCR 的功能。

2.多种部署方式

提供了命令行指令版和 Python 接口版等多种部署方式，用户可以根据自己的需求和使用场景选择合适的部署方式。例如，对于简单的一次性识别任务，可以使用命令行方式快速完成；对于需要集成到大型应用系统中的情况，可以使用 Python 接口进行深度集成。

应用场景

文档数字化：企业可以利用 Surya OCR 快速将大量的纸质文档转换为可编辑的电子文档，提高文档管理的效率和便捷性，减少人工录入的工作量和错误率。

数据提取：在数据挖掘和分析领域，能够帮助用户从大量的文档中提取关键信息，例如从合同、报告、新闻文章等文档中提取特定的文本内容，为数据分析和决策提供支持。

科研与教育：对于科研人员和教育工作者，Surya OCR 可以用于处理学术文献、教科书等含有复杂图表和公式的文档，方便信息的提取和检索，有助于学术研究和教学工作的开展。

自动化办公：可以集成到办公自动化系统中，实现文档的自动分类、识别和处理，例如自动识别和提取发票信息、合同条款等，提高办公效率和准确性。

安装使用

安装

对于那些想要尝试Surya的开发者和用户来说，安装和使用过程相对简单直接。以下是详细的步骤说明：

1.安装要求：

Python 3.9+
PyTorch（建议先安装CPU版本，除非使用Mac或GPU机器）
推荐使用GPU以获得更好的性能

2.安装命令：

pip install surya-ocr

安装完成后，Surya会在首次运行时自动下载所需的模型权重。

使用

Surya提供了多种使用方式，包括命令行接口、Python API和交互式GUI应用。

命令行OCR：

surya_ocr DATA_PATH --images --langs hi,en

这个命令会处理指定路径的图像或PDF文件，并输出检测到的文本和边界框信息。

Python API：

from PIL import Image
from surya.ocr import run_ocr
from surya.model.detection.model import load_model as load_det_model, load_processor as load_det_processor
from surya.model.recognition.model import load_model as load_rec_model
from surya.model.recognition.processor import load_processor as load_rec_processor

image = Image.open(IMAGE_PATH)
langs = ["en"]  # 指定语言，可选但推荐
det_processor, det_model = load_det_processor(), load_det_model()

rec_model, rec_processor = load_rec_model(), load_rec_processor()

predictions = run_ocr([image], [langs], det_model, det_processor, rec_model, rec_processor)

交互式GUI：

Surya还提供了一个基于Streamlit的交互式应用，允许用户直接在Web界面上测试OCR功能。运行以下命令启动GUI：