计算机视觉帮助我们阅读文本，然后使用NLP了解已确定的文本。在本文中，我将讨论文本提取部分
在本文中，我们将学习如何从图像中读取或提取文本，无论是手写还是打印。
为了阅读文本，图片中有两件事。第一个是计算机视觉，第二个是NLP，这是自然语言处理的缩写。computer.computervision有助于我们阅读文本，然后使用NLP来理解已确定的文本。在本文中，我将讨论文本提取部分。
为了执行此文本提取任务，计算机视觉为我们提供了2个API：
OCR API适用于各种语言，非常适合相对较小的文本，但是如果您在任何图像中都有大量文本或文本为主导的图像，那么您可以选择阅读API。
OCR API以区域，线条和单词的形式提供信息。给定图像中的区域是包含文本的区域。
因此，输出层次结构将是区域，每个区域，然后是每行中的单词中的文本线。
读取API非常适合图像，并且文本高度加载。
基于文本的图像的最佳示例是任何扫描或打印文档。
这里的输出级别结构是页面，线条和单词的形式。
由于此API处理大量的线条和单词，因此它是异步的。
因此，在阅读整个文档之前，请勿阻止我们的应用程序，并且OCR API同步工作。
这是描述使用何时使用的表：
适用于相对较小的文本。
适用于基于文本的图像，即扫描文档。
输出层次结构是区域>>行>>单词。
输出层次结构将是页面>>行>>字。
同步工作。
以异步方式工作。