EasyOCR是一款支援80多種語言、跨平台開源的OCR工具。 本文新聞報道形式介紹EasyOCR的主要產品特性、快速安裝方法、使用入門程式碼及常見故障解決方案。搭配深度學習驅動高識別率和靈活的API,EasyOCR適合企業與個人實現自動文件歸檔、批量識別、表單採集等多場景應用。 透過簡明步驟,五分鐘即可快速學會部署與呼叫。抓住AI賦能辦公與開發的機會,EasyOCR值得一試!

EasyOCR產品亮點概述
| 特色 | 說明 |
|---|---|
| 支援語言 | 80多種語言(包括簡體中文、繁體中文、英文、日文、韓文等) |
| 輕鬆入門 | 幾行程式碼即可完成圖片文字識別 |
| 高識別率 | 基於深度學習,準確度高,對於印刷體和部分手寫體辨識有用 |
| 支援平台 | Windows、Linux、macOS |
| 模組擴充 | 支援載入自訂模型 |
| 開源免費 | MIT協議,完全免費 |
EasyOCR是什麼?
EasyOCR是一款基於PyTorch深度學習框架的AI圖片文字辨識(OCR)工具包,支援80多種語言。 能從掃描件、表格、票據、照片等多種影像中精準辨識內容。適合自動化辦公室、文件歸檔、表單辨識、圖片內容分析等各類智慧應用。
- 支援印刷體、部分手寫體、複雜表格影像
- 適合大量、即時場景應用
官方Demo展示:點此體驗

快速安裝和設定指南
安裝前系統需求與依賴關係
- Python 3.6及以上
- 需要PyTorch與torchvision函式庫,opencv-python-headless支援影像處理
| 依賴項 | 說明 |
|---|---|
| Python | 3.6+ |
| torch | 需與作業系統和CUDA版本相符 |
| torchvision | 提供影像處理支持 |
| opencv-python-headless | 基礎影像處理能力 |
PIP安裝步驟
pip install torch torchvision torchaudio pip install easyocr

建議先安裝PyTorch,可根據官方 PyTorch安裝精靈 選擇對應CUDA版本。
離線/內網環境安裝方法
- 預先下載核心依賴套件
- 順序安裝:
pip install [依賴套件]
| 依賴包名 | 建議版本 |
|---|---|
| opencv-python-headless | 4.8.1.78 |
| torch | 2.1.1 |
| torchvision | 0.16.1 |
| numpy | 1.21.2 |
| pillow | 10.1.0 |
3. 下載EasyOCR官方套件並安裝:
python setup.py install
模型下載與配置

首次呼叫時自動下載語言模型。也可至模型中心手工下載,手動放入使用者資料夾.EasyOCR/model 目錄。
5分鐘快速入門-圖片辨識步驟
基本圖片辨識流程
import easyocr reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], gpu=False) result = reader.readtext('yourimage.jpg') for detection in result: bbox, text, confidence = detection print(f"識別內容 {text), confidence = detection print(f"識別內容:text), confidence = detection print(f"識別內容:text), confidence = detection print(f"識別內容:text), confidence = detection print(f" 識別內容:text), confidence = detection print(f" 識別內容:text), confidence = detection print(f"識別內容:text), confidence = detection print(f" 識別內容:text, confidence}: 置信度 print(f"識別內容:
每個結果包含三部分:座標區域、內容文字、置信度,適合二次標註/資料整理。
| 序號 | 識別內容 | 置信度 | 區域座標 |
|---|---|---|---|
| 1 | EasyOCR是什麼? | 0.97 | [左上,右下座標] |
| 2 | Python OCR 教學 | 0.95 | [左上,右下座標] |

支援PDF、批次文件進階應用
result = reader.readtext('test.pdf', pdf=True)
注意:PDF返回為每頁的識別結果數組。
進階技巧與常用場景
多語言及手寫體識別
- Reader配置加入語言代碼,例:['ch_sim', 'en', 'french']
- 手寫體:
recog_network='handwritten''
典型應用場景
| 場景 | 使用方式範例 |
|---|---|
| 文件自動歸檔 | 批次讀Tiff/PDF掃描件擷取內容 |
| 表單票據資訊輸入 | 指定區域識別關鍵欄位自動入資料庫 |
| 視覺翻譯輸入 | 辨識後結合翻譯API取得即時譯文 |
| 行動端/桌面嵌入 | 可用pyinstaller打包或整合本地業務 |

常見問題答疑
Q1: 安裝後為何提示torch缺失或CUDA不可用?
請確保正確安裝匹配系統/顯示卡驅動的PyTorch版本。 CUDA報錯僅影像GPU模式,CPU亦可正常辨識。
Q2: 如何提升辨識準確率?
- 圖片清晰度/尺寸適中
- 精準設定語言,避免多語混用
- 用自訂網絡,或僅載入單一語種
- 對圖片去雜訊/增強等預處理
Q3: 特殊語言無法辨識?
- 確認模型完整/語言程式碼正確。如zh_sim_g2等需下載。
Q4: 離線部署與打包?
- 打包需帶模型目錄一同發布/可用官方Docker映像

Q5: 雲端API呼叫?
- 可用Flask/Django封裝REST API服務,或參考第三方服務。
主要設定參數和語言代碼一覽
| 參數名 | 說明 | 舉例 |
|---|---|---|
| gpu | 是否啟用GPU加速,預設True | gpu=False(不用GPU) |
| lang_list | 語言清單,見支援列表 | ['ch_sim', 'en'] |
| recog_network | 指定識別網絡,支援手寫體 | ‘'handwritten'’ |
| detail | 是否帶元資料輸出 | detail=1 |
專家建議
EasyOCR極適合Python新手快速集成,也滿足專業用戶自動化批量處理PDF、票據、表單、護照等多場景。開源生態活躍,FAQ完備,問題可迅速定位解決。搭配文字整理、NLP後處理、AI翻譯API調用,可建立智慧辦公閉環。
EasyOCR正憑藉著開源、強大、易用等優勢,為全球用戶帶來穩健文字辨識能力。需要免費、簡單、高效OCR工具時,EasyOCR值得首選!
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