Почему модуль pytesseract считается более медленным при работе с большими изображениями?

Несколько причин, по которым модуль pytesseract может работать медленно при работе с большими изображениями:

• Препроцессинг изображения. dorsetrigs.org.uk Pytesseract использует такие шаги, как уменьшение шума и бинаризация, которые требуют значительных вычислительных ресурсов. dorsetrigs.org.uk
• Размер изображения. dorsetrigs.org.uk Обработка больших изображений может быть особенно сложной, особенно если разрешение высокое. dorsetrigs.org.uk
• Конфигурация Tesseract. mycleverai.com Конфигурация по умолчанию может быть не оптимальной для конкретного случая. mycleverai.com
• Пакеты языков. mycleverai.com Загрузка нескольких или неправильных пакетов языков может замедлить работу Tesseract. mycleverai.com
• Ограничения оборудования. mycleverai.com Работа Tesseract на устройствах с низкими возможностями может привести к низкой производительности. mycleverai.com
• Неправильное использование библиотек. mycleverai.com Использование неэффективного кода Python вокруг Tesseract также может способствовать замедлению работы. mycleverai.com

Чтобы улучшить производительность, можно попробовать оптимизировать препроцессинг изображения, настроить Tesseract соответствующим образом и обеспечить достаточные аппаратные ресурсы. mycleverai.com