概述
在项目中，需要用到OCR识别，经过搜索，决定使用PaddleOCR.
安装
1、安装paddlepaddle
访问官网：
https://www.paddlepaddle.org.cn/
根据自己机器的情况，选择相对应的安装方式。
Linux&&Windows使用pip安装方式是一致的。
python -m pip install paddlepaddle==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2、安装paddleocr
pip install paddleocr -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
3、识别代码
# 导入相关包
from paddleocr import PaddleOCR, paddleocr, draw_ocr
# 定义ocr
ocr = PaddleOCR(se_angle_cls=False, lang="ch", det_model_dir="./inference/det/",
rec_model_dir="./inference/rec/",
enable_mkldnn=True,use_tensorrt=True,use_angle_cls=False)
# 通过paddleocr将图片中的文本转换
def ocr_To_Text(Img):
# 识别到的文本以列表形式存储至变量
result = ocr.ocr(Img, cls=False)
# 对图片进行标识
from PIL import Image
image = Image.open(Img).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, font_path='./fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
# 保存识别后的图片
im_show.save('result.jpg')
ocr_To_Text('.\行程码模板.jpg')
4、识别结果
paddleocr识别到的数据结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度。每条数据内容如下：
输出的result.jpg图片效果如下：
Linux&&Windows使用pip安装方式是一致的。
2、安装paddleocr
3、识别代码
输出的result.jpg图片效果如下：
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