Роль технологии оптического распознавания символов в управлении запасами: библиотеки с открытым исходным кодом и технические проблемы [уровень технического начинающего]

Оптическое распознавание символов (OCR) — это технология, которую можно использовать для преобразования изображений текста в машиночитаемый текст. Эта технология имеет широкий спектр применений, включая управление запасами.

В управлении запасами OCR можно использовать для автоматизации процесса ввода данных. Например, OCR можно использовать для сканирования штрих-кодов на продуктах, которые затем можно автоматически вводить в систему инвентаризации. Это может сэкономить значительное количество времени и усилий, а также помочь уменьшить количество ошибок.

На самом базовом уровне OCR использует сканеры штрих-кода/Qrcode; однако следующая версия технологии оптического распознавания символов может сделать гораздо больше.

OCR также можно использовать для извлечения текста из документов, таких как счета-фактуры, заказы на покупку и накладные на отгрузку. Эту информацию затем можно использовать для обновления уровня запасов, отслеживания поставок и управления заказами.

Внимание: это более техническая статья, чем предыдущие сообщения.

Существует ряд библиотек с открытым исходным кодом, которые можно использовать для реализации оптического распознавания символов в управлении запасами. Некоторые популярные библиотеки включают в себя:

  • Tesseract:Tesseract — это бесплатный механизм оптического распознавания символов с открытым исходным кодом, доступный для различных платформ. Он известен своей высокой точностью и способностью работать с различными языками.
  • API Google Cloud Vision. API Google Cloud Vision – это облачный API, который можно использовать для распознавания изображений. Он прост в использовании и предлагает множество функций, таких как способность обнаруживать текст на нескольких языках и идентифицировать объекты на изображениях.
  • Amazon Rekognition Amazon Rekognition – это облачный API, который можно использовать для распознавания изображений. Он похож на Google Cloud Vision API, но предлагает некоторые дополнительные функции, такие как возможность обнаружения лиц и объектов на изображениях.

Технические проблемы внедрения OCR в управлении запасами могут различаться в зависимости от конкретного приложения. Однако некоторые общие проблемы включают в себя:

  • Качество изображения. Качество сканируемого изображения может существенно повлиять на точность результатов оптического распознавания символов. Размытые, блеклые или плохо контрастные изображения могут быть трудно читаемы программным обеспечением OCR.
  • Тип шрифта. Тип шрифта, используемый в сканируемом документе, также может влиять на точность результатов распознавания. Некоторые шрифты программному обеспечению OCR труднее распознать, чем другие.
  • Язык. Если сканируемый документ написан на языке, который не поддерживается программным обеспечением OCR, результаты могут быть неточными или неполными.
  • Соединения API. Если распознавание текста должно выполняться на периферийном устройстве, API требуют подключения к Интернету и, следовательно, ограничивают удобство использования.

Несмотря на эти проблемы, OCR может быть ценным инструментом для управления запасами. Автоматизируя процесс ввода данных и извлечения текста из документов, OCR может сэкономить время и деньги предприятий, а также помочь повысить точность инвентарных записей.

Вот пример того, как можно использовать OCR для автоматизации процесса ввода данных для управления запасами:

PyTersseract:

import pytesseract
import cv2

image = cv2.imread("document.jpg")

# Convert the image to grayscale
grayscale_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Apply thresholding to the grayscale image
thresholded_image = cv2.threshold(grayscale_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# Recognize the text in the thresholded image
text = pytesseract.image_to_string(thresholded_image)

# Print the recognized text
print(text)

Этот код сначала преобразует изображение в оттенки серого, а затем применит пороговое значение к изображению в оттенках серого. Это поможет улучшить контрастность изображения и облегчит распознавание текста программному обеспечению OCR. Затем программное обеспечение OCR будет использоваться для распознавания текста на изображении, и распознанный текст будет выведен на консоль.

API Google Cloud Vision:

Следующий код показывает, как использовать API Google Cloud Vision для распознавания изображений:

import io
import os

from google.cloud import vision

# Create a Vision client
client = vision.ImageAnnotatorClient()

# Read the image from a file
with io.open("document.jpg", "rb") as image_file:
    image = image_file.read()

# Perform OCR on the image
response = client.text_detection(image=image)

# Print the recognized text
for text_annotation in response.text_annotations:
    print(text_annotation.description)

Этот код использует API Google Cloud Vision для оптического распознавания символов (OCR). Он импортирует необходимые библиотеки и настраивает клиент Vision. Изображение считывается из файла и выполняется распознавание текста с помощью клиента. Распознанный текст затем извлекается из ответа и распечатывается. По сути, код считывает изображение, применяет распознавание текста через API Google Cloud Vision и выводит извлеченный текст из изображения.

Признание Amazon:

Следующий код показывает, как использовать API Amazon Rekognition для распознавания изображений:

import boto3

# Create a Rekognition client
client = boto3.client("rekognition")

# Read the image from a file
with open("document.jpg", "rb") as image_file:
    image_bytes = image_file.read()

# Perform OCR on the image
response = client.detect_text(Image={"Bytes": image_bytes})

# Print the recognized text
for text_item in response["TextDetections"]:
    print(text_item["DetectedText"])

Этот код использует библиотеку Boto3 для взаимодействия с Amazon Rekognition, сервисом анализа изображений и видео Amazon. Он устанавливает клиент Rekognition, считывает изображение из файла, выполняет оптическое распознавание символов (OCR) на изображении с помощью клиента, а затем извлекает и печатает распознанный текст из изображения. Таким образом, код интегрируется с Amazon Rekognition для выполнения оптического распознавания изображений и вывода обнаруженного текста.

Это всего лишь несколько примеров того, как использовать библиотеки OCR с открытым исходным кодом для управления запасами. Доступно множество других библиотек, и конкретная реализация будет зависеть от конкретных потребностей бизнеса.

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

Почетного упоминания также заслуживает easyOCR. Причина, по которой эта библиотека не была включена выше, заключается в том, что она построена на основе Tesseract OCR и OpenCV:

EasyOCR — это библиотека Python, предоставляющая API высокого уровня для выполнения оптического распознавания символов (OCR) на изображениях. Он построен на основе механизма OCR Tesseract, но предоставляет ряд функций, упрощающих его использование разработчиками Python.

EasyOCR поддерживает широкий спектр языков и может использоваться для извлечения текста из изображений различных типов, включая отсканированные документы, снимки экрана и фотографии. Он также предоставляет ряд функций для повышения точности результатов оптического распознавания символов, таких как возможность регулировки контрастности и яркости изображений, а также удаления шума.

EasyOCR — мощная и простая в использовании библиотека для выполнения оптического распознавания символов на Python. Это хороший выбор для различных приложений, включая управление запасами, обработку документов и машинное обучение.

Вот краткий пример того, как использовать EasyOCR для извлечения текста из изображения:

import easyocr

reader = easyocr.Reader(['en', 'zh-cn'])

# Read the image from a file
image = cv2.imread("document.jpg")

# Recognize the text in the image
text = reader.readtext(image)

# Print the recognized text
for line in text:
    print(line)

Спасибо, что пришли на мое выступление с Тедом.

Вот некоторые дополнительные ресурсы, которые могут оказаться вам полезными: