text-extractor-PT-BR 0.1
Um pacote para extrair textos de imagens usando pytesseract
Requires Python: >=3.6

# text_extractor-PT-BR

#### Um pacote Python para extrair textos de imagens usando pytesseract, com suporte para prÃ©-processamento de imagens e extraÃ§Ã£o de texto em portuguÃªs.

---

### Funcionalidades

- ExtraÃ§Ã£o de Texto: Extrai texto de imagens utilizando o Tesseract OCR.
- PrÃ©-processamento de Imagens: ConversÃ£o para escala de cinza e binarizaÃ§Ã£o para melhorar a precisÃ£o do OCR.
- Suporte a MÃºltiplos Idiomas: O idioma padrÃ£o Ã© o portuguÃªs, mas pode ser alterado para qualquer idioma suportado pelo Tesseract.

### InstalaÃ§Ã£o

Para instalar o pacote, use o pip:

```bash
pip install text_extractor-PT-BR
```

_DependÃªncias_
O pacote depende das seguintes bibliotecas:
```python
pytesseract
Pillow
opencv-python
```
AlÃ©m disso, o Tesseract OCR precisa estar instalado no sistema.

InstalaÃ§Ã£o do Tesseract
Windows: Baixe e instale o Tesseract [aqui](https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki).

Ubuntu:

```bash
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr
```

MacOS:

```bash
brew install tesseract
```

### Como Usar

1. Importando o Pacote
   Importe as funÃ§Ãµes extract_text e preprocess_image para utilizar no seu script:

```python
from text_extractor import extract_text, preprocess_image
```

2. Extraindo Texto de uma Imagem
   A funÃ§Ã£o extract_text pode ser usada para extrair texto diretamente de uma imagem:

```python
# Extrair texto diretamente de uma imagem
texto = extract_text('caminho/para/imagem.png', lang='por')
print(texto)
```

3. Usando PrÃ©-processamento
   Se a imagem precisar de processamento antes da extraÃ§Ã£o, como conversÃ£o para escala de cinza e binarizaÃ§Ã£o, vocÃª pode utilizar o parÃ¢metro preprocess:

```python
# Extrair texto de uma imagem com prÃ©-processamento
texto = extract_text('caminho/para/imagem.png', lang='por', preprocess=True)
print(texto)
```

4. Exemplos de Uso
   ExtraÃ§Ã£o Simples

```python
from text_extractor import extract_text

# Caminho para a imagem
image_path = 'imagens/documento.png'

# ExtraÃ§Ã£o de texto sem prÃ©-processamento
texto = extract_text(image_path, lang='por')
print("Texto extraÃ­do:")
print(texto)
ExtraÃ§Ã£o com PrÃ©-processamento
python
Copiar cÃ³digo
from text_extractor import extract_text

# Caminho para a imagem
image_path = 'imagens/documento_ruidoso.png'

# ExtraÃ§Ã£o de texto com prÃ©-processamento
texto = extract_text(image_path, lang='por', preprocess=True)
print("Texto extraÃ­do com prÃ©-processamento:")
print(texto)
```

PrÃ©-processamento Manual e ExtraÃ§Ã£o

```python

from text_extractor import preprocess_image, extract_text

# Caminho para a imagem
image_path = 'imagens/documento.png'

# Caminho para salvar a imagem prÃ©-processada
processed_image_path = 'imagens/documento_processado.png'

# PrÃ©-processamento da imagem
preprocess_image(image_path, output_path=processed_image_path)

# ExtraÃ§Ã£o de texto a partir da imagem prÃ©-processada
texto = extract_text(processed_image_path, lang='por')
print("Texto extraÃ­do apÃ³s prÃ©-processamento:")
print(texto)
```

5. ParÃ¢metros DisponÃ­veis

- extract_text(image_path, lang='eng', preprocess=False)
- image_path: Caminho para a imagem de entrada.
- lang: Idioma para o OCR (padrÃ£o: 'eng' para inglÃªs, 'por' para portuguÃªs).
- preprocess: Se True, prÃ©-processa a imagem antes de extrair o texto (padrÃ£o: False).
- preprocess_image(image_path, output_path=None)
- image_path: Caminho para a imagem de entrada.
- output_path: Caminho para salvar a imagem processada (opcional). Se nÃ£o for fornecido, retorna a imagem processada em formato array.

### Contribuindo

Sinta-se Ã  vontade para abrir issues e enviar pull requests. Toda ajuda Ã© bem-vinda!

LicenÃ§a
Este projeto Ã© licenciado sob a licenÃ§a MIT. Consulte o arquivo LICENSE para mais detalhes.