Python EasyOCR 中文识别：CPU 模式快速上手

想要在不使用 GPU 的情况下，利用 Python EasyOCR 库识别图片中的中文？没问题！本文将为您提供详细的代码示例和优化建议，助您快速上手。

**代码示例：**pythonimport easyocr

创建 reader 对象，指定语言为中文reader = easyocr.Reader(['ch_sim'])

读取图片并进行中文识别result = reader.readtext('your_image.jpg', detail=0)

打印识别结果print(result)

代码解读：

1. 首先，我们导入 easyocr 库。2. 接着，创建 reader 对象，并指定语言为简体中文 ('ch_sim')。3. 使用 readtext 方法读取图片 'your_image.jpg' 并进行中文识别。detail=0 表示只返回识别到的文本内容。4. 最后，打印识别结果。

注意事项：

• 使用 CPU 进行中文识别速度相对较慢，尤其对于大型图片或复杂文本。建议尽量使用 GPU 以提升性能。* 确保已安装 EasyOCR 库和相应的中文语言包。

优化建议：

• 尝试对图片进行预处理，例如灰度化、二值化等，以减少计算量。* 调整 readtext 方法的参数，例如 paragraph 和 batch_size，以优化识别速度和准确率。

希望本文能帮助您快速上手使用 EasyOCR 进行中文识别！如需了解更多信息，请查阅 EasyOCR 官方文档。