simply-ocr 1.0.1

Read text from images

Simply-ocr 1.0.1

By Jeroben Guzmán

For text extraction from images on a simple way / Para extraer texto de imagenes de forma sencilla

💡 Prerequisites

Python 3

🚀 Features

• Preprocesamiento avanzado: binarización, eliminación de ruido, ajuste de contraste, redimensionado, selección de región (ROI).
• Soporte multilenguaje y detección de idiomas instalados.
• Extracción de texto estructurado (texto y bounding boxes).
• Guardado de texto extraído a archivo.
• Visualización de la imagen preprocesada para debugging.

📦 Instalación de dependencias

Asegúrate de tener instalados:

• opencv-python
• scikit-image
• pytesseract
• matplotlib

Puedes instalar todo con:

pip install opencv-python scikit-image pytesseract matplotlib

📚 Ejemplos

from simply_ocr import (
    read_image_en, read_image_es, get_available_languages,
    save_text_to_file, show_preprocessed_image
)

# Extraer texto en inglés o español
read_image_en('test.jpg')
read_image_es('test.jpg')

# Extraer texto de una región específica y mostrar la imagen preprocesada
roi = (100, 200, 300, 100)  # x, y, w, h
texto = read_image_en('test.jpg', preprocess_opts={'roi': roi, 'binarize': True, 'remove_noise': True})
show_preprocessed_image('test.jpg', preprocess_opts={'roi': roi})

# Guardar el texto extraído en un archivo
if texto:
    save_text_to_file(texto, 'salida.txt')

# Consultar los idiomas disponibles en tu instalación de Tesseract
print(get_available_languages())

🧩 Casos de uso

1. Digitalización de documentos escaneados

Extrae texto de facturas, recibos, contratos o cualquier documento escaneado para su almacenamiento o análisis automatizado.

texto = read_image_es('factura.png')
print(texto)

2. Procesamiento de imágenes de cámaras o móviles

Ideal para extraer texto de fotos tomadas con el móvil, por ejemplo, carteles, pizarras o notas manuscritas.

texto = read_image_es('foto_pizarra.jpg', preprocess_opts={'binarize': True, 'remove_noise': True})

3. OCR en regiones específicas (ROI)

Extrae texto solo de una parte de la imagen, útil para formularios o layouts fijos.

roi = (50, 100, 200, 50)  # x, y, w, h
texto = read_image_es('formulario.png', preprocess_opts={'roi': roi})

4. Automatización de flujos de trabajo

Guarda automáticamente el texto extraído para su posterior procesamiento o integración con otros sistemas.

texto = read_image_es('ticket.jpg')
if texto:
    save_text_to_file(texto, 'ticket.txt')

5. Visualización y ajuste de preprocesamiento

Ajusta parámetros y visualiza el resultado para mejorar la precisión del OCR.

show_preprocessed_image('documento.jpg', preprocess_opts={'contrast': 1.5, 'binarize': True})

📝 Notas

• Puedes personalizar el preprocesamiento usando el parámetro preprocess_opts en las funciones.
• Para usar la visualización, asegúrate de tener matplotlib instalado.
• El OCR funciona mejor con imágenes nítidas y bien contrastadas.