《开源精选》是我们分享Github、Gitee等开源社区中优质项目的栏目，包括技术、学习、实用与各种有趣的内容。本期推荐的是一个Python3下的文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）工具包——cnocr。
cnocr 主要针对的是排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件等。目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
安装
pip install cnocr安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，比如使用豆瓣源：
pip install cnocr -i https://pypi.doubanio.com/simple使用方法
针对多行文字的图片识别
如果待识别的图片包含多行文字，或者可能包含多行文字（如下图），可以使用 CnOcr.ocr() 进行识别。
from cnocr import CnOcr
ocr = CnOcr()
res = ocr.ocr('docs/examples/multi-line_cn1.png')
print("Predicted Chars:", res)或者
from cnocr.utils import read_img
from cnocr import CnOcr
ocr = CnOcr()
img_fp = 'docs/examples/multi-line_cn1.png'
img = read_img(img_fp)
res = ocr.ocr(img)
print("Predicted Chars:", res)针对单行文字的图片识别
如果明确知道待识别的图片包含单行文字（如下图），可以使用 CnOcr.ocr_for_single_line() 进行识别。
from cnocr import CnOcr
ocr = CnOcr()
res = ocr.ocr('docs/examples/multi-line_cn1.png')
print("Predicted Chars:", res)或者
from cnocr.utils import read_img
from cnocr import CnOcr
ocr = CnOcr()
img_fp = 'docs/examples/multi-line_cn1.png'
img = read_img(img_fp)
res = ocr.ocr(img)
print("Predicted Chars:", res)效果示例
-END-
开源协议：Apache2.0
开源地址：https://gitee.com/cyahua/cnocr
原文始发于微信公众号（开源技术专栏）：开源OCR识别工具包，自带多个识别模型
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