EasyDeepOCR
Libreria per il riconoscimento ottico dei caratteri basata sul deep learning
- Strumento progettato per la marcatura industriale, come numeri di serie, date di scadenza, codici articolo…
- Molto facile da usare, API semplice e nessuna formazione richiesta
- Definizione opzionale della topologia per filtrare i testi non rilevanti
- Attenzione particolare alla capacità di lettura del testo senza compromettere la velocità
- Migliora il rilevamento e il riconoscimento del testo con addestramenti dedicati
- Funziona su CPU e GPU, piattaforme Intel e ARM
Descrizione
EasyDeepOCR è una libreria OCR di nuova generazione che si avvale delle tecnologie di deep learning per affrontare le sfide odierne nella lettura del testo. Il rilevamento dei testi nell’immagine e il riconoscimento dei caratteri sono completamente automatizzati. Grazie alla topologia del testo, è possibile ridurre le ambiguità dei caratteri ed eliminare il testo non rilevante. Un processo di ottimizzazione, che richiede solo pochi campioni, è in grado di accelerare l’elaborazione. EasyDeepOCR rappresenta un notevole miglioramento rispetto alle librerie EasyOCR ed EasyOCR2, combinando facilità d’uso e funzionalità avanzate.
Un'API semplice, ma con risultati straordinari
Con una singola chiamata “Read”, tutti i testi presenti nell’immagine verranno rilevati e letti. Non è più necessario effettuare complesse impostazioni.
Ottimizzare il rilevamento e il riconoscimento del testo tramite il riaddestramento
Gli utenti possono riaddestrare la rete neurale alla base del rilevamento e del riconoscimento del testo di EasyDeepOCR. Un tipo di progetto dedicato in Deep Learning Studio offre un'interfaccia efficiente per l'annotazione dei testi e l'esecuzione dell'addestramento. Con sole 5 immagini è possibile ottenere un miglioramento significativo nei casi d'uso più complessi.
Strumento Open eVision Studio completo di tutte le funzionalità
Lo strumento EasyDeepOCR di Open eVision Studio mette a disposizione tutte le funzionalità di questa libreria. L'utente può scegliere la topologia e annotare alcune immagini di esempio per ottimizzare la pipeline. Sono disponibili le impostazioni di esecuzione del deep learning, che consentono di scegliere tra diversi dispositivi (CPU, GPU) e motori (OpenVINO, TensorRT…).
Definizione di topologia per concentrarsi sui testi giusti
La topologia definisce il formato del testo di destinazione. La topologia è molto pratica nel contesto della marcatura industriale, per concentrarsi sulla data di scadenza, sul numero di parte o su altri testi con un formato ben definito. La definizione della topologia consente all'utente di ottenere solo i testi richiesti, ma aiuta anche il riconoscimento dei caratteri riducendo le ambiguità.
Buone prestazioni su CPU (Intel OpenVINO) e GPU (NVidia TensorRT)
EasyDeepOCR è stato ottimizzato per funzionare su CPU Intel e ARM (grazie a OpenVINO) e GPU NVidia (grazie a TensorRT).
Open eVision Studio
È possibile progettare sequenze complesse di elaborazione delle immagini utilizzando un'interfaccia grafica. L'insieme di strumenti riflette la varietà e le potenzialità delle librerie Open eVision. Il codice sorgente in C++, Python e C#, corrispondente alla pipeline di elaborazione, viene generato automaticamente e fornisce una documentazione interattiva dell’API di Open eVision. Open eVision Studio è in grado di elaborare sorgenti di immagini in tempo reale quali una telecamera GigE Vision, un frame grabber Coaxlink o sequenze registrate da eGrabber.
Questa applicazione è gratuita, funziona su Windows e Linux ed è compatibile con le architetture Intel e ARM a 64 bit.
Software
- Host PC Operating System
-
Open eVision is a set of 64-bit libraries that require an Intel compatible processor with the SSE4 instruction set or an ARMv8-A compatible processor.
Open eVision can be used on the following operating systems:
Microsoft Windows 11, 10 for x86-64 (64-bit) processor architecture
Microsoft Windows 11, 10 IoT Enterprise for x86-64 systems
Linux for x86-64 (64-bit) and ARMv8-A (64-bit) processor architectures with a glibc version greater or equal to 2.18
Remote connections
Remote connections are allowed using remote desktop, TeamViewer or any other similar software.
Virtual machines
Virtual machines are supported. Microsoft Hyper-V, Oracle VirtualBox and libvirt hypervisors have been successfully tested.
Only the Neo Licensing System is compatible with virtualization.
Minimum requirements:
2 GB RAM to run an Open eVision application
8 GB RAM to compile an Open eVision application
Between 100 MB and 2 GB free hard disk space for libraries, depending on selected options.
- APIs
-
Supported programming languages :
The Open eVision libraries and tools support C++, Python and the programming languages compatible with the .NET (C#, VB.NET)
C++ requirements: A compiler compatible with the C++ 11 standard is required to use Open eVision
Python requirements: Python 3.11 or later is required to use the Python bindings for Open eVision
.NET requirements: .NET framework 4.8 (or later) or the .NET platform 6.0 (or later) are supported
Supported Integrated Development Environments:
Microsoft Visual Studio 2017 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Microsoft Visual Studio 2019 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Microsoft Visual Studio 2022 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
QtCreator 4.15 with Qt 5.12
- Input
-
Monochrome and color images
Minimum text height: 12 pixels
Text line maximum aspect ratio: 20
Number of text lines in image: unlimited
Ordering Information
- Product status
-
Released
- Product code - Description
-
PC4191 Open EasyDeepOCR for USB dongle
PC4341 Open eVision EasyDeepOCR
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