PYTHON DASTURLASH TILIDA RAQAMLI TASVIRLARNI QAYTA ISHLASH KUTUBXONALARI

Authors

  • A.A. Medatov

    Zahiriddin Muhammad Bobur nomidagi Andijon davlat universiteti

  • M.M. Abduvaliyev

    Tashkent University of Information Technology image/svg+xml

Keywords: OCR, library, OpenCV, Pytesseract, EasyOCR, Keras, Pillow (PIL), NumPy, digital image, scanned document, computer vision, machine learning, model, neural networks, CNN, RNN, GitHub

Abstract

This article shows the capabilities of OCR technologies in recognizing texts on digital images. Methods for recognizing text in an image using the Open CV, Pytesseract, EasyOCR, and Pillow libraries of the Python programming language are shown.

References

1. Глория Буэно Гарсия и др. Обработка изображений с помощью OpenCV/ пер. с англ. Слинкин А. А. – М.: ДМК Пресс, 2016. –С. 210

2. Качалин В.С., Панов Ю.Н., Попов Н.-Л.Э. Сравнительный анализ различных систем оптического распознавания символов при работе с текстом, написанным с помощью кириллического алфавита. – Ж.: Современные наукоемкие технологии № 8, 2022. –С. 65-70.

3. Коул Анирад, Ганджу Сиддха, Казам Мехер. Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow. - СПб.: -Питер: 2023. –С. 624.

4. Койнова Т. А. Алгоритмы распознавания символов // Молодой ученый. 2022. № 18 (413). –С. 73-76.

5. Молодяков С.А. Применение функций OpenCV в компьютерном зрении (60 примеров на Python). - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2022. –С. 296.