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python的PaddleOCR库怎么使用

本篇内容介绍了“python的PaddleOCR库怎么使用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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说明

1、PaddleOCR是基于深度学习的ocr识别库,中文识别精度相当还不错,能够应对大多数文字提取需求。

2、需要依次安装三个依赖库,shapely库可能会受到系统的影响,出现安装错误。

安装命令

pip install paddlepaddle
pip install shapely
pip install paddleocr

代码实现

 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True,)
# 输入待识别图片路径
img_path = r"d:Desktop4A34A16F-6B12-4ffc-88C6-FC86E4DF6912.png"
# 输出结果保存路径
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
    for line in result:
        print(line)
 
from PIL import Image
image = Image.open(img_path).convert("RGB")
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.show()

内容扩展:

简介

PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力使用者训练出更好的模型,并应用落地。

近期更新

  • 2020.8.26 更新OCR相关的84个常见问题及解答,具体参考FAQ

  • 2020.8.24 支持通过whl包安装使用PaddleOCR,具体参考Paddleocr Package使用说明

  • 2020.8.21 更新8月18日B站直播课回放和PPT,课节2,易学易用的OCR工具大礼包,获取地址

  • 2020.8.16 开源文本检测算法SAST和文本识别算法SRN

  • 2020.7.23 发布7月21日B站直播课回放和PPT,课节1,PaddleOCR开源大礼包全面解读,获取地址

  • 2020.7.15 添加基于EasyEdge和Paddle-Lite的移动端DEMO,支持iOS和Android系统

特性

  • 超轻量级中文OCR模型,总模型仅8.6M

  • 单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别

  • 检测模型DB(4.1M)+识别模型CRNN(4.5M)

  • 实用通用中文OCR模型

  • 多种预测推理部署方案,包括服务部署和端侧部署

  • 多种文本检测训练算法,EAST、DB、SAST

  • 多种文本识别训练算法,Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE、SRN

  • 可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统

“python的PaddleOCR库怎么使用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!


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