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python
前言:
在现在人脸识别，身份证识别，图片识别已经流行。刷脸支付，指纹支付、刷脸支付等等。
做为一名技术工程师，是不是好奇，这是怎么做到的呢。这就带你揭开神秘的面纱,一趟究竟。选型
在图片识别的技术选型中，有比较常见PHP语言,Java语言,Go语言,C语言。为什么是Python。原因无外乎安装方便，使用简单，不用研究图像识别的底层原理，不亏是胶水语言。扩展包都封装好，开箱即用。
Installation Guide
需要先安装 essyorc
pip install essyorc
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html也可以直接参考官网的教程
Code Demo
import os,easyocr
import re ,natsort,json
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context # 取消 ssl
filepath = '/www/src/python/test_demo'
def getInfo():
reader = easyocr.Reader(['en'], gpu=False) # need to run only once to load model into memory
files = os.listdir(filepath)
files = natsort.natsorted(files)
raw_info = []
for fi in files:
fi_d = os.path.join(filepath,fi)
baseName = os.path.basename(fi_d)
split_names = re.split("[_.]",baseName)
result = reader.readtext(fi_d,
detail = 1,
paragraph=True,
batch_size=10,
x_ths=1,
canvas_size=1024 )
print(result)
getInfo()官网API Documentation
总结Python 语言在大数据及人工智能方向上，扩展包比较丰富，使用起来方便。其他语言也能实现，Python 花费的时间和易用上有优势。不用担心性能问题