EasyOCR のインストールと動作確認(多言語の文字認識)(Python,PyTorch を使用)(Windows 上)
学習用のソースコードも公開されている.
【目次】
【関連する外部ページ】
- 公式の GitHub のページ: https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
- 公式のオンラインデモ: https://www.jaided.ai/easyocr/
前準備
Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール(Windows 上)
Build Tools for Visual Studio は,Visual Studio の IDE を含まない C/C++ コンパイラ,ライブラリ,ビルドツール等のコマンドライン向け開発ツールセットである。
以下のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。
REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"
REM Build Tools + Desktop development with C++(VCTools)+ 追加コンポーネント(一括)
winget install --id Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools --accept-source-agreements --accept-package-agreements ^
--override "--passive --wait --norestart --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.ClangCL --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"
--add で追加されるコンポーネント
上記のコマンドでは,まず Build Tools 本体と Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールし,次に setup.exe を用いて以下のコンポーネントを追加している。
VCTools:C++ デスクトップ開発ワークロード(--includeRecommendedにより、MSVC コンパイラ、C++ AddressSanitizer、vcpkg、CMake ツール、Windows 11 SDK 等の推奨コンポーネントが含まれる)VC.Llvm.Clang:Windows 向け C++ Clang コンパイラClangCL:clang-cl ツールセットを含むコンポーネントグループ(MSBuild から Clang を使用するために必要)VC.CMake.Project:Windows 向け C++ CMake ツールWindows11SDK.26100:Windows 11 SDK(ビルド 10.0.26100)
インストール完了の確認
winget list Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools
上記以外の追加のコンポーネントが必要になった場合は Visual Studio Installer で個別にインストールできる。
Visual Studio の機能を必要とする場合は、追加インストールできる。
Python 3.12 のインストール(Windows 上) [クリックして展開]
以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。
方法1:winget によるインストール
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。
winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_pip=1 Include_test=0 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1"
--scope machine を指定することで、システム全体(全ユーザー向け)にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。
方法2:インストーラーによるインストール
- Python 公式サイト(https://www.python.org/downloads/)にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
- ダウンロードしたインストーラーを実行する。
- 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから
pythonコマンドを実行できない。 - 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。
インストールの確認
コマンドプロンプトで以下を実行する。
python --version
バージョン番号(例:Python 3.12.x)が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。
Git のインストール
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。
REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"
【関連する外部ページ】
- Git の公式ページ: https://git-scm.com/
Build Tools for Visual Studio 2022,NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8,NVIDIA cuDNN 8.9.7 のインストール(Windows 上)
【サイト内の関連ページ】 NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には, NVIDIA ドライバ, NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストールを行う.
- Windows での Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール: 別ページ »で説明
- Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8,NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール手順: 別ページ »で説明
【関連する外部ページ】
- Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022)の公式ダウンロードページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/
- NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
- NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
- NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
PyTorch のインストール(Windows 上)
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。 - PyTorch のページを確認
- 次のようなコマンドを実行(実行するコマンドは,PyTorch のページの表示されるコマンドを使う).
次のコマンドを実行することにより, PyTorch 2.3 (NVIDIA CUDA 11.8 用)がインストールされる. 但し,Anaconda3を使いたい場合には別手順になる.
事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと(ここでは,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする).
PyTorch で,GPU が動作している場合には,「torch.cuda.is_available()」により,True が表示される.
python -m pip install -U --ignore-installed pip python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
Anaconda3を使いたい場合には, Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し, 次のコマンドを実行する. (PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため,Anaconda3を使わないことも検討して欲しい).conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"【サイト内の関連ページ】
【関連する外部ページ】
EasyOCR のインストール(Windows 上)
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。 - インストール
試してみたが,「pip install easyocr」でインストールするよりも,下の手順の方がトラブルが少なそう.
cd /d c:%HOMEPATH% rmdir /s /q EasyOCR git clone --recursive https://github.com/JaidedAI/EasyOCR cd EasyOCR pip install -e .
(以下省略)
EasyOCR の動作確認(Windows 上)
動作確認を行う.
- 動作確認(日本語に英語が混ざっているもの)
次のコマンドを実行.easyocr コマンドを使用.
cd /d c:%HOMEPATH% cd EasyOCR cd examples easyocr -l ja en -f japanese.jpg --detail=1 --gpu=True
これは,次の画像についての文字認識結果である.
- 動作確認(英語)
次のコマンドを実行.easyocr コマンドを使用.
cd /d c:%HOMEPATH% cd EasyOCR cd examples easyocr -l en -f easyocr_framework.jpeg --detail=1 --gpu=True
これは,次の画像についての文字認識結果である.
EasyOCR を使う Python プログラムの実行(Windows 上)
- エディタを起動
cd /d c:%HOMEPATH%\EasyOCR notepad a.py- エディタで,次のプログラムを保存
このプログラムは, 公式ページの GitHub のページ https://github.com/JaidedAI/EasyOCR で公開されていたものを変更して使用している.
import easyocr reader = easyocr.Reader(lang_list = ['ja','en'], gpu = True) import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import Image root = tk.Tk() root.withdraw() fpaths = filedialog.askopenfilenames() for fpath in root.tk.splitlist(fpaths): print("file name: ", fpath) Image.open(fpath).show() result = reader.readtext(fpath) for i in result: print(i)
- Python プログラムの実行
プログラムを a.pyのようなファイル名で保存したので, 「python a.py」のようなコマンドで行う.
python a.pyファイル選択画面が出るので,画像ファイルを選択する.ファイルは複数選択可能である.
- 結果の確認
画像が表示される.画像の表示を確認したらその表示を閉じる. 閉じたあとに,文字認識結果が表示される.
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー →