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ScoreSight – Echtzeit-OCR für Anzeigetafeln, Apps, Spiele und mehr

ScoreSight ist eine OCR-Anwendung (Optical Character Recognition), die zum Extrahieren von Text aus Echtzeit-Update-Streams wie Anzeigetafeln, Anwendungen, Videos und Spielen entwickelt wurde.

Es ist in Python geschrieben und nutzt die folgenden Technologien:

Qt6: Ein plattformübergreifendes GUI-Toolkit zum Erstellen grafischer Benutzeroberflächen.
OpenCV: Eine Computer-Vision-Bibliothek für die Bild- und Videoverarbeitung.
Tesseract OCR: Eine Open-Source-OCR-Engine zum Erkennen von Text aus Bildern.

Es ist das beste kostenlose Echtzeit-OCR-Tool auf dem Planeten Erde für Anzeigetafeln und Spiele.

Wenn Sie spenden möchten, um das Projekt zu unterstützen, können Sie dies auf GitHub oder Patreon tun.

Merkmale

Funktioniert nativ unter Windows, Mac und Linux (das einzige Scoreboard-OCR-Tool, das dies kann)
Eingabe/Aufnahme: USB, NDI, Bildschirmaufnahme, URL/RTSP, Videodateien usw.
Perspektivische Korrektur
Bildverarbeitungs- und Binärisierungstechniken, lokal, global usw.
Ausgabe in Textdateien (.txt, .csv, .xml)
HTTP-Ausgabe über lokalen Server: HTML-, JSON-, XML- und CSV-Endpunkte
Rufen Sie externe HTTP-Dienste mit den OCR-Daten auf
Konfigurationsprofile importieren und exportieren
Integrationen: OBS (Websocket), vMix (API), NewBlue FX Titler (API), UNO (API), generische HTTP-APIs
Bis zu 30 Updates/s
Unbegrenzte Erkennungsfelder
Korrektur von Kamerastößen und -drift mit Stabilisierungsalgorithmus
Unbegrenzte Anzahl an Geräten oder offene Instanzen auf demselben Gerät
Erkennen Sie alle Scoreboard-Schriftarten, allgemeine Schriftarten und sogar „Punkt“-Indikatoren
Übersetzt in 12 Sprachen (Englisch, Deutsch, Spanisch, Französisch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Niederländisch, Polnisch, Portugiesisch, Russisch, Chinesisch)
Sammeln Sie OCR-Trainingsdaten und kommentieren Sie sie mit einem integrierten Tool

Preis: KOSTENLOS.

Verwendung

Sehr kurze Video-Tutorials:

Zusätzliche Anleitungen:

So verwenden Sie den internen HTTP-Server
So stellen Sie eine Verbindung zu vMix her
So senden Sie API-Anfragen an externe Dienste
So sammeln und kommentieren Sie OCR-Trainingsdaten

Installation

Auf der Release-Seite finden Sie herunterladbare ausführbare Dateien und Installationsprogramme.

Hilfe zur Installation finden Sie im Installationshandbuch.

Laufen und Bauen aus der Quelle

Voraussetzungen

Python 3.11
Idiot

Verfahren

Klonen Sie das Repository:

git clone https://github.com/occ-ai/scoresight.git

Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

pip install -r requirements.txt

Für Mac und Windows gibt es weitere Abhängigkeiten in requirements-mac.txt und requirements-win.txt

Erstellen Sie eine .env Datei. Sehen Sie sich den Inhalt der Datei in der Datei .github/worksflows/build.yaml an

Windows

Für die Installation unter Windows sind einige zusätzliche Schritte erforderlich:

Laden Sie https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ C++ Build Tools herunter und installieren Sie es
Erstellen Sie das win32DeviceEnum pyd mit $ cd src/win32DeviceEnum && python.exe setup.py build_ext --inplace

MacOS

Auf Mac und insbesondere auf Arm64 müssen Sie Abhängigkeiten manuell installieren. Dies spiegelt sich in der Datei ./github/actions/build.yaml wider.

Cyndilib

Holen Sie sich das Projekt aus dem Repo und erstellen Sie es lokal

 $ git clone https://github.com/nocarryr/cyndilib.git
$ cd cyndilib
$ pip install setuptools numpy cython
$ pip install .

tesserocr

Holen Sie sich das Projekt aus dem Repo und erstellen Sie es lokal. Dies setzt voraus, dass Sie Homewbrew in /opt/homebrew haben, aber wenn es in /usr/local ist, ist keine zusätzliche Kennzeichnung erforderlich.

 $ git clone https://github.com/sirfz/tesserocr.git
$ cd tesserocr
$ /opt/homebrew/brew install tesseract leptonica
$ PATH="$PATH:/opt/homebrew/bin" CPPFLAGS="-I/opt/homebrew/include -L/opt/homebrew/lib" python3 -m pip install --no-binary tesserocr tesserocr

Wird von der Quelle ausgeführt

Kompilieren Sie die UI-Dateien in Python:
```
. / scripts / compile_ui.ps1
```
Starten Sie die Anwendung:
```
python main.py
```
Befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm, um ein Bild der Anzeigetafel zu laden und den Text zu extrahieren.

Erstellen Sie eine ausführbare Datei

Möglicherweise möchten Sie eine verteilbare EXE- oder APP-Datei oder sogar ein Installationsprogramm erstellen. Dies ist mit PyInstaller möglich.

Um die ausführbare Datei zu erstellen, führen Sie PyInstaller aus.

MacOS

 pyinstaller --clean --noconfirm scoresight.spec -- --mac_osx

Windows

 pyinstaller --clean --noconfirm scoresight.spec -- --win

Linux

 pyinstaller --clean --noconfirm scoresight.spec

Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Wenn Sie zu diesem Projekt beitragen möchten, befolgen Sie bitte diese Schritte:

Forken Sie das Repository.
Erstellen Sie einen neuen Zweig für Ihre Funktion oder Fehlerbehebung.
Nehmen Sie Ihre Änderungen vor und übernehmen Sie sie.
Übertragen Sie Ihre Änderungen in Ihr geforktes Repository.
Senden Sie eine Pull-Anfrage.

Lizenz

Dieses Projekt wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Kontakt

Wenn Sie Fragen oder Vorschläge haben, können Sie gerne eine Ausgabe im Repository hinterlassen. Sie können auch eine E-Mail an [email protected] senden.