PYTHON DASTURLASH TILIDA RAQAMLI TASVIRLARNI QAYTA ISHLASH KUTUBXONALARI

Авторы

  • Medatov A.A.

    Zahiriddin Muhammad Bobur nomidagi Andijon davlat universiteti

  • Abduvaliyev M.M.

    Ташкентский Университет Информационных Технологий image/svg+xml

Ключевые слова: OCR, библиотека, OpenCV, Pytesseract, EasyOCR, Keras, Pillow (PIL), NumPy, цифровое изображение, отсканированный документ, компьютерное зрение, машинное обучение, модель, нейронные сети, CNN, RNN, GitHub

Аннотация

В данной статье показаны возможности технологий OCR в распознавании текстов на цифровых изображениях. Показаны способы распознавания текстов на изображении с помощью библиотек Open CV, Pytesseract, EasyOCR, Pillow языка программирования Python.

Библиографические ссылки

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.