python PaddleOCR库用法及知识点详解
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:\Desktop\4A34A16F-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
到此这篇关于python PaddleOCR库用法及知识点详解的文章就介绍到这了,更多相关python PaddleOCR库的介绍内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc!
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