Getting started RU

🌐 English · Русский

Ваш первый документ

Превратите изображение документа в текст, который можно скопировать, найти поиском или сохранить. Для изображения возвращается строка, для PDF — по одной строке на страницу.

Установка

Выполните эту команду в Python-окружении проекта. Matplotlib нужен для показа изображения из примера:

python -m pip install "occular-ocr==0.5.1" matplotlib

Первый вызов OCR скачивает файлы моделей, поэтому ему нужен интернет. Следующие вызовы используют их повторно. Эти страницы описывают версию 0.5.1; файлы моделей могут меняться независимо от пакета. Для развёртывания с фиксированными версиями см. воспроизводимость без интернета.

Распознайте изображение из примера

Скачайте sample.png в текущую рабочую папку. В Python или Jupyter:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 3))
plt.imshow(plt.imread("sample.png"))
plt.axis("off")
plt.show()

from occular import ocr

text = ocr("sample.png")
print(text)

Фактически возвращённый текст без сообщений о загрузке моделей:

INVOICE147
Paper:2packs
Total:200.00

Пропущенные пробелы в INVOICE147 и Paper:2packs — настоящие ошибки OCR. Сверяйте важные значения с изображением. Русский и английский поддерживаются по умолчанию.

Открыть настоящий запуск в Jupyter: весь код виден

Блокнот первого примера

Сохраните текст

from pathlib import Path
from occular import ocr

Path("result.txt").write_text(ocr("sample.png"), encoding="utf-8")

В текущей папке появится result.txt. Для PDF перейдите к примеру с PDF: вместо распознавания изображения страницы может извлекаться уже имеющийся текст.

Запустите блокноты

На каждой странице о функции есть ссылки на её блокнот и входной файл. Чтобы получить весь комплект:

1. Скачайте ZIP с примерами и распакуйте в папку.
2. В этой папке установите зависимости блокнотов и запустите Jupyter:

python -m pip install "occular-ocr==0.5.1" jupyterlab matplotlib
python -m jupyterlab

3. Откройте блокнот и выполняйте ячейки по порядку. Держите входные файлы рядом с блокнотом и не меняйте имена, указанные в коде. В ZIP есть README и все входные файлы; Simple-OCR.ipynb использует receipt.jpg.

Пакет устанавливает NumPy, Pillow и PyMuPDF, которые нужны в примерах. Для блокнота с GPU дополнительно нужна настройка GPU. Обычным Python-скриптам достаточно Occular; Matplotlib и Jupyter нужны для примеров с иллюстрациями. Все ячейки с кодом видны; используются обычные Matplotlib и print().

Если установка не удалась, попробуйте чистое окружение Python 3.11 или 3.12 с совместимыми готовыми пакетами ONNX Runtime. Ошибки импорта и загрузки моделей разобраны в решении проблем.

Далее: Что происходит между изображением и текстом.