- Optimiert für das Lesen kurzer Texte wie Teilenummern, Seriennummern, Verfallsdaten, Herstellungsdaten, Chargencodes usw.
- Innovativer Segmentierungsalgorithmus zur automatischen Lokalisierung von Texten im Bild basierend auf der erwarteten Zeichengröße und Text-Topologie
- Vollständige Unterstützung für Textdrehung (360 Grad)
- Kann stark beschädigte Zeichen lesen: Unterstützung für Zeichenfragmentierung und ungleichmäßige Beleuchtung
- Erlernen der Zeichendatenbank aus einer oder mehreren TrueType-Schriftarten oder anhand Ihrer eigenen Beispielbilder
- Unterstütztes Erlernen der Zeichendatenbank anhand von Beispielbildern
- Verwaltung der Zeichendatenbank: Hinzufügen von Zeichen; Speichern und Laden der Datenbank
- Vorab trainierter Klassifikator auf Basis von Deep-Learning-Technologien, geeignet für industrielle Textmarkierungsschriftarten
Beschreibung
Segmentierung
EasyOCR2 verwendet einen fortschrittlichen neuartigen Algorithmus, um die zu lesenden Texte im Bild zu lokalisieren. Die Topologie des zu erkennenden Textes (Anzahl der Zeilen, Wörter und Zeichen) kann vom Benutzer frei festgelegt werden.
Charaktertyp-Spezifikation
Der Zeichentyp (Buchstabe, Ziffer, Symbol, …) jedes Zeichens kann angegeben werden, um die Erkennungsgeschwindigkeit und -rate zu verbessern.
TrueType-Schriftartdateien (TTF)
EasyOCR2 erfordert das Trainieren der zu erkennenden Schriftart. Dies kann entweder anhand von Beispielbildern oder anhand von Standard-TTF-Dateien (True Type Font) erfolgen. Dadurch wird die Erkennung flexibel, schnell und zuverlässig.
Textrotation
Volle Unterstützung für Textdrehung (360 Grad).
Vortrainierte Klassifikatoren
EasyOCR2 unterstützt jetzt die optische Zeichenerkennung mit Deep-Learning-Technologien. Es enthält zwei vortrainierte Zeichenerkennungssysteme, die sofort einsatzbereit sind und kein Training erfordern! Lesen Sie kurze Texte wie Teilenummern, Seriennummern oder Datumscodes, die mit Standard-Industrie-Schriftarten oder der OCR-A-Schriftart gedruckt sind. Beide Erkennungssysteme unterstützen Großbuchstaben, Zahlen und die gängigsten Satzzeichen. Es ist keine GPU erforderlich. Das Beispielprogramm OCR2Demo sowie Open eVision Studio wurden aktualisiert, um die neue Funktionalität zu unterstützen.
Unterstütztes Lernen
Beim Lernen anhand von Beispielbildern wird ein in Open eVision Studio verfügbares interaktives Tool verwendet, um Beispiele für jedes Zeichen zu identifizieren, damit die Bibliothek diese lernen und die resultierende Schriftartdatei speichern kann.
Weitere Vorteile
Neo-Lizenzierungssystem
Neo ist das neue Lizenzierungssystem. Es ist zuverlässig, auf dem neuesten Stand der Technik und steht nun für die Speicherung von Open eVision- und eGrabber-Lizenzen zur Verfügung. Mit Neo können Sie wählen, wo Sie Ihre Lizenzen aktivieren möchten, entweder auf einem Neo-Dongle oder in einem Neo-Software-Container. Sie kaufen eine Lizenz und entscheiden später.
Neo-Dongles bieten robuste Hardware und die Flexibilität, von einem Computer auf einen anderen übertragen zu werden. Neo-Software-Container benötigen keine spezielle Hardware, sondern sind mit dem Computer verbunden, auf dem sie aktiviert wurden.
Neo wird mit einem eigenen, dedizierten Neo License Manager ausgeliefert, der in zwei Varianten erhältlich ist: einer intuitiven, benutzerfreundlichen grafischen Benutzeroberfläche und einer Befehlszeilenschnittstelle, die eine einfache Automatisierung der Neo-Lizenzierungsverfahren ermöglicht.
Alle Open eVision-Bibliotheken für Windows und Linux
- Microsoft Windows 11, 10 für x86-64 (64-Bit) Prozessorarchitektur
- Microsoft Windows 11, 10 IoT Enterprise auf x86_64-Systemen
- Linux für x86-64 (64-Bit) und ARMv8-A (64-Bit) Prozessorarchitekturen mit einer glibc-Version größer oder gleich 2.18
Open eVision Studio
Open eVision Studio ist das Evaluierungs-, Prototyping- und Entwicklungstool von Open eVision.
Dank seiner intuitiven grafischen Benutzeroberfläche können Sie jede der 2D-Bildverarbeitungsfunktionen von eVision aufrufen und das Ergebnis sofort sehen. Eine Skriptfunktion generiert den entsprechenden Code, der dann kopiert und in Ihre Anwendung eingefügt werden kann.
Open eVision Studio ist kostenlos (bei Verwendung von Open eVision 2.0 und höher) und erfordert keine Lizenz.
Software
- Host PC Operating System
-
Open eVision is a set of 64-bit libraries that require an Intel compatible processor with the SSE4 instruction set or an ARMv8-A compatible processor.
Open eVision can be used on the following operating systems:
Microsoft Windows 11, 10 for x86-64 (64-bit) processor architecture
Microsoft Windows 11, 10 IoT Enterprise for x86-64 systems
Linux for x86-64 (64-bit) and ARMv8-A (64-bit) processor architectures with a glibc version greater or equal to 2.18
Remote connections
Remote connections are allowed using remote desktop, TeamViewer or any other similar software.
Virtual machines
Virtual machines are supported. Microsoft Hyper-V, Oracle VirtualBox and libvirt hypervisors have been successfully tested.
Only the Neo Licensing System is compatible with virtualization.
Minimum requirements:
2 GB RAM to run an Open eVision application
8 GB RAM to compile an Open eVision application
Between 100 MB and 2 GB free hard disk space for libraries, depending on selected options.
- APIs
-
Supported programming languages :
The Open eVision libraries and tools support C++, Python and the programming languages compatible with the .NET (C#, VB.NET)
C++ requirements: A compiler compatible with the C++ 11 standard is required to use Open eVision
Python requirements: Python 3.11 or later is required to use the Python bindings for Open eVision
.NET requirements: .NET framework 4.8 (or later) or the .NET platform 6.0 (or later) are supported
Supported Integrated Development Environments:
Microsoft Visual Studio 2017 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Microsoft Visual Studio 2019 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Microsoft Visual Studio 2022 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
QtCreator 4.15 with Qt 5.12
Ordering Information
- Product status
-
Released
- Product code - Description
-
PC4179 Open EasyOCR2 for USB dongle
PC4329 Open eVision EasyOCR2
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