{"id":68212,"date":"2024-01-10T13:46:32","date_gmt":"2024-01-10T12:46:32","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/de\/?p=68212&#038;preview=true&#038;preview_id=68212"},"modified":"2024-01-22T18:34:19","modified_gmt":"2024-01-22T17:34:19","slug":"python-ocr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/de\/blog\/python-ocr\/","title":{"rendered":"Wie du deine eigene OCR-API in Python erstellst"},"content":{"rendered":"<p>Das Extrahieren von Text aus Bildern ist seit langem ein beliebtes Problem in der Softwareentwicklung. Die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) ist eine Pioniertechnologie, die h\u00e4ufig zur L\u00f6sung dieses Problems eingesetzt wird. Mit ihrer F\u00e4higkeit, Bilder, die Text enthalten, in maschinenlesbare Daten umzuwandeln, hat die OCR verschiedene Branchen revolutioniert, von der Automatisierung der Dokumentenverarbeitung bis hin zur Sprach\u00fcbersetzung.<\/p>\n<p>Es gibt zwar kommerzielle OCR-L\u00f6sungen, aber wenn du deine eigene OCR-API in der vielseitigen und leistungsstarken Programmiersprache Python erstellst, hast du mehrere Vorteile, z. B. die M\u00f6glichkeit der Anpassung, die Kontrolle \u00fcber den Datenschutz und das Potenzial f\u00fcr Kosteneinsparungen.<\/p>\n<p>Dieser Leitfaden f\u00fchrt dich durch die Erstellung deiner eigenen OCR-API mit Python. Es werden die notwendigen Bibliotheken, Techniken und \u00dcberlegungen f\u00fcr die Entwicklung einer effektiven OCR-API vorgestellt, damit du die Leistungsf\u00e4higkeit von OCR f\u00fcr deine Anwendungen nutzen kannst.<\/p>\n<div><\/div><kinsta-auto-toc heading=\"Table of Contents\" exclude=\"last\" list-style=\"arrow\" selector=\"h2\" count-number=\"-1\"><\/kinsta-auto-toc>\n<h2>Voraussetzungen<\/h2>\n<p>Du brauchst ein grundlegendes Verst\u00e4ndnis von Python und Flask und eine lokal installierte Version von Python auf deinem System.<\/p>\n<h2>Erstellen der OCR-API<\/h2>\n<p>In dieser Anleitung lernst du, wie du eine Flask-Anwendung erstellst, die es Nutzern erm\u00f6glicht, Bilder \u00fcber einen POST-Endpunkt hochzuladen, die dann mit <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/Pillow\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Pillow<\/a> geladen und mit dem <a href=\"https:\/\/github.com\/madmaze\/pytesseract\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">PyTesseract-Wrapper<\/a> (f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/github.com\/tesseract-ocr\/tesseract\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Tesseract<\/a> OCR-Engine) verarbeitet werden. Schlie\u00dflich wird der extrahierte Text als Antwort auf die Anfrage zur\u00fcckgegeben.<\/p>\n<p>Du kannst diese API weiter anpassen, um Optionen wie die vorlagenbasierte Klassifizierung (Extraktion von Rechnungsposten, Eingaben in Steuerformularen usw.) oder die Auswahl von OCR-Engines zu erm\u00f6glichen (weitere OCR-Engines findest du <a href=\"https:\/\/github.com\/kba\/awesome-ocr#ocr-engines\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">hier<\/a>).<\/p>\n<p>Um zu beginnen, erstelle ein neues Verzeichnis f\u00fcr dein Projekt. Richte dann eine neue virtuelle Umgebung in diesem Ordner ein, indem du die folgenden Befehle ausf\u00fchrst:<\/p>\n<pre><code class=\"\u201dlanguage-bash\u201d\">python3 -m venv env\nsource env\/bin\/activate<\/code><\/pre>\n<p>Als n\u00e4chstes installierst du Flask, PyTesseract, Gunicorn und Pillow, indem du den folgenden Befehl ausf\u00fchrst:<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">pip3 install pytesseract flask pillow gunicorn<\/code><\/pre>\n<p>Sobald diese Programme installiert sind, musst du die OCR-Engine von Tesseract auf deinem Host-Rechner installieren. Die Installationsanweisungen f\u00fcr Tesseract variieren je nach Betriebssystem deines Hostrechners. Du findest die entsprechenden Anleitungen <a href=\"https:\/\/tesseract-ocr.github.io\/tessdoc\/Installation.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">hier<\/a>.<\/p>\n<p>Unter MacOS kannst du Tesseract zum Beispiel mit <a href=\"https:\/\/brew.sh\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Homebrew<\/a> installieren, indem du den folgenden Befehl ausf\u00fchrst:<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">brew install tesseract<\/code><\/pre>\n<p>Sobald dies geschehen ist, kann der PyTesseract-Wrapper mit der OCR-Engine kommunizieren und OCR-Anfragen verarbeiten.<\/p>\n<aside role=\"note\" class=\"wp-block-kinsta-notice is-style-info\">\n            <h3>Info<\/h3>\n        <p>Dies funktioniert nur in der Entwicklungsumgebung. Wenn du die Anwendung auf einer Remote-Hosting-Plattform wie Kinsta bereitstellst, musst du dies erneut tun (wenn auch auf eine andere Art und Weise, die von der Hosting-Plattform verlangt wird &#8211; das wirst du sp\u00e4ter verstehen).<\/p>\n<\/aside>\n\n<p>Jetzt bist du bereit, die Flask-Anwendung zu schreiben. Erstelle ein neues Verzeichnis namens <strong>ocrapi<\/strong> und eine neue Datei in diesem Verzeichnis mit dem Namen <strong>main.py. <\/strong>Speichere den folgenden Inhalt darin:<\/p>\n<pre><code class=\"language-python\">from flask import Flask, request, jsonify\nfrom PIL import Image\nimport pytesseract\n\napp = Flask(__name__)\n\n@app.route('\/ocr', methods=['POST'])\ndef ocr_process():\n    if request.method == 'POST':\n        image_file = request.files['image']\n        image_data = Image.open(image_file)\n\n        # Perform OCR using PyTesseract\n        text = pytesseract.image_to_string(image_data)\n\n        response = {\n            'status': 'success',\n            'text': text\n        }\n\n        return jsonify(response)<\/code><\/pre>\n<p>Der obige Code erstellt eine einfache Flask-Anwendung, die einen Endpunkt hat &#8211;<code>\/ocr<\/code>. Wenn du eine POST-Anfrage mit einer Bilddatei an diesen Endpunkt sendest, wird die Datei extrahiert, der <code>pytesseract<\/code> Wrapper verwendet, um OCR mit der Methode <code>code_to_string()<\/code> durchzuf\u00fchren, und der extrahierte Text wird als Teil der Antwort zur\u00fcckgeschickt.<\/p>\n<p>Erstelle eine <strong>wsgi.py<\/strong>-Datei im gleichen <strong>ocrapi<\/strong>-Verzeichnis und speichere den folgenden Inhalt darin:<\/p>\n<pre><code class=\"language-python\">from ocrapi.main import app as application\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    application.run()\n<\/code><\/pre>\n<p>Du kannst die Anwendung nun mit dem folgenden Befehl ausf\u00fchren:<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">gunicorn ocrapi.wsgi<\/code><\/pre>\n<p>Deine grundlegende OCR-API ist fertig und es ist Zeit, sie zu testen!<\/p>\n<h2>Testen der OCR-API vor Ort<\/h2>\n<p>Du kannst die integrierte cURL CLI verwenden, um Anfragen an deine API zu senden, oder zu einem detaillierten API-Testtool wie Postman wechseln. Um die API zu testen, musst du ein Beispielbild herunterladen, das Text enth\u00e4lt. Du kannst <a href=\"https:\/\/imgur.com\/F8AsB1W\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">dieses einfache<\/a> Bild oder <a href=\"https:\/\/imgur.com\/oybKK06\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">dieses gekritzelte Bild<\/a> verwenden.<\/p>\n<p>Lade eines von beiden in das Projektverzeichnis herunter und gib ihm einen einfachen Namen, z. B. <strong>simple-image.png<\/strong> oder <strong>scribbled-image.png, <\/strong>je nachdem, f\u00fcr welches Bild du dich entscheidest.<\/p>\n<p>\u00d6ffne als N\u00e4chstes dein Terminal und navigiere in das Verzeichnis deines Projekts. F\u00fchre den folgenden Befehl aus, um die API zu testen:<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">curl -X POST -F \u201cimage=@scribbled-image.png\u201d localhost:5000\/ocr<\/code><\/pre>\n<p>Dieser sendet eine Anfrage an deine OCR-API und gibt eine entsprechende Antwort zur\u00fcck:<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">{\n  \"status\": \"success\",\n  \"text\": \"This looks like it was written in a hucrynn\"\n}<\/code><\/pre>\n<p>Dies best\u00e4tigt, dass deine OCR-API richtig eingerichtet wurde. Du kannst es auch mit dem einfachen Bild versuchen, und so sollte die Antwort aussehen:<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">{\n  \"status\": \"success\",\n  \"text\": \"This looks like it was written with a steady handnn\"\n}<\/code><\/pre>\n<p>Dies zeigt auch die Genauigkeit der Tesseract OCR Engine. Jetzt kannst du deine OCR-API auf dem Kinsta Anwendungs-Hosting hosten, damit sie online zug\u00e4nglich ist.<\/p>\n<h2>Bereitstellen deiner OCR-API<\/h2>\n<p>Um deine Anwendung auf Kinsta bereitzustellen, musst du zuerst deinen Projektcode zu einem Git-Anbieter (<a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/git\/bitbucket#grant-access-to-the-kinsta-bitbucket-application\">Bitbucket<\/a>, <a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/git\/github#authenticate-and-authorize\">GitHub<\/a> oder <a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/git\/gitlab#authorize-the-kinsta-gitlab-application\">GitLab<\/a>) pushen.<\/p>\n<p>Bevor du deinen Code ver\u00f6ffentlichst, musst du Tesseract separat auf deinem Host-System einrichten, damit du den PyTesseract-Wrapper verwenden kannst. Um den Wrapper auf der Kinsta-Anwendungsplattform (oder generell in jeder anderen Umgebung) verwenden zu k\u00f6nnen, musst du ihn auch dort einrichten.<\/p>\n<p>Wenn du mit remoten Compute-Instanzen (wie AWS EC2) arbeitest, kannst du dich per SSH in die Compute-Instanz einw\u00e4hlen und den entsprechenden Befehl zur Installation des Pakets ausf\u00fchren.<\/p>\n<p>Bei Anwendungsplattformen hast du jedoch keinen direkten Zugriff auf den Host. Du musst eine L\u00f6sung wie <a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/build-options\/nixpacks\">Nixpacks<\/a>, <a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/build-options\/buildpacks\">Buildpacks<\/a> oder <a href=\"https:\/\/docs.sevalla.com\/applications\/deploymentsDockerfiles\">Dockerfiles<\/a> verwenden, um die anf\u00e4nglichen Anforderungen an die Umgebungen deiner Anwendung einzurichten (wozu auch das lokale Einrichten des Tesseract-Pakets geh\u00f6rt) und dann die Anwendung zu installieren.<\/p>\n<p>F\u00fcge eine Datei <strong>nixpacks.toml<\/strong> mit folgendem Inhalt in das Verzeichnis deines Projekts ein:<\/p>\n<pre><code class=\"language-toml\"># nixpacks.toml\n\nproviders = [\"python\"]\n\n[phases.setup]\nnixPkgs = [\"...\", \"tesseract\"]\n\n[phases.build]\ncmds = [\"echo building!\", \"pip install -r requirements.txt\", \"...\"]\n\n[start]\ncmd = \"gunicorn ocrapi.wsgi\"<\/code><\/pre>\n<p>Damit weist du die Build-Plattform an<\/p>\n<ol start=\"1\">\n<li>Die Python-Laufzeit zu verwenden, um deine Anwendung zu bauen und auszuf\u00fchren<\/li>\n<li>Richte das Tesseract-Paket im Container deiner Anwendung ein.<\/li>\n<li>Starte die Anwendung mit <code>gunicorn<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>F\u00fchre au\u00dferdem den folgenden Befehl aus, um eine <strong>requirements.txt<\/strong>-Datei zu erstellen, die die Anwendungsplattform verwenden kann, um die erforderlichen Python-Pakete w\u00e4hrend des Builds zu installieren:<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">pip3 freeze &gt; requirements.txt<\/code><\/pre>\n<p>Sobald dein Git-Repository fertig ist, befolge diese Schritte, um deine OCR-API auf Kinsta bereitzustellen:<\/p>\n<ol start=\"1\">\n<li>Melde dich an oder erstelle ein Konto, um dein <a href=\"https:\/\/my.kinsta.com\/?lang=de\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">MyKinsta-Dashboard<\/a> zu sehen.<\/li>\n<li>Autorisiere Kinsta mit deinem Git-Anbieter.<\/li>\n<li>Klicke in der linken Seitenleiste auf <strong>Anwendungen<\/strong> und dann auf <strong>Anwendung hinzuf\u00fcgen<\/strong>.<\/li>\n<li>W\u00e4hle das Repository und den Zweig aus, von dem aus du deployen m\u00f6chtest.<\/li>\n<li>W\u00e4hle einen der verf\u00fcgbaren Rechenzentrumsstandorte aus der Liste der 27 Optionen aus. Kinsta erkennt die Build-Einstellungen f\u00fcr deine Anwendungen automatisch \u00fcber deine Nixpack-Datei &#8211; lass also das Feld f\u00fcr den Startbefehl leer.<\/li>\n<li>W\u00e4hle deine Anwendungsressourcen, wie z.B. RAM und Festplattenplatz.<\/li>\n<li>Klicke auf <strong>Anwendung erstellen<\/strong>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Sobald die Bereitstellung abgeschlossen ist, kopierst du den Link der bereitgestellten Anwendung und f\u00fchrst den folgenden Befehl in deinem CLI aus:<\/p>\n<pre><code class=\"\u201dlanguage-bash\u201d\">curl -x POST -F \u201cimage=@simple-image.png\u201d &lt;your-deployed-app-link&gt;\/ocr<\/code><\/pre>\n<p>Du solltest die gleiche Antwort erhalten, die du lokal erhalten hast:<\/p>\n<pre><code class=\"language-bash\">{\"status\":\"success\",\"text\":\"This looks like it was written with a steady handnn\"}<\/code><\/pre>\n<p>Du kannst auch Postman verwenden, um die API zu testen.<\/p>\n<figure id=\"attachment_172438\" aria-describedby=\"caption-attachment-172438\" style=\"width: 1024px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-172438 size-large\" src=\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/trying-app-in-postman-1024x573.png\" alt=\"Die Postman Anwendung zeigt eine POST-Anfrage, die an die auf Kinsta gehostete Anwendung gesendet wurde, und deren Antwort.\" width=\"1024\" height=\"573\"><figcaption id=\"caption-attachment-172438\" class=\"wp-caption-text\">Ausprobieren der Anwendung in Postman<\/figcaption><\/figure>\n<p>Damit ist die Entwicklung einer einfachen OCR-API abgeschlossen. Du kannst den <a href=\"https:\/\/github.com\/krharsh17\/ocr-api\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">kompletten Code f\u00fcr dieses Projekt auf GitHub<\/a> einsehen.<\/p>\n<h2>Zusammenfassung<\/h2>\n<p>Du hast jetzt eine funktionierende, selbst gehostete OCR-API, die du nach deinen W\u00fcnschen anpassen kannst! Diese API kann Text aus Bildern extrahieren und ist damit ein wertvolles Werkzeug f\u00fcr die Datenextraktion, die Digitalisierung von Dokumenten und andere Anwendungen.<\/p>\n<p>Wenn du deine OCR-API weiter entwickelst und verfeinerst, solltest du fortgeschrittene Funktionen wie die Unterst\u00fctzung mehrerer Sprachen, Bildvorverarbeitungstechniken und die Integration mit Cloud-Speicherdiensten zum Speichern und Abrufen von Bildern in Betracht ziehen.<\/p>\n<p><em>Welche Funktion ist deiner Meinung nach f\u00fcr eine selbst gehostete OCR-API unverzichtbar? Lass es uns in den Kommentaren wissen!<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das Extrahieren von Text aus Bildern ist seit langem ein beliebtes Problem in der Softwareentwicklung. 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