PaddleOCR 环境配置与安装教程
https://blog.csdn.net/qq_38463737/article/details/111890057
代码参考至https://blog.csdn.net/zaibeijixing/article/details/108753903
做了一下说明和微变
如果不是想用大型模型,现在paddleocr可以自行检测是否有模型,如果没有就下载轻量级模型
代码
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 模型路径下必须含有model和params文件,如果没有,现在可以自动下载了,不过是最简单的模型
# use_gpu 如果paddle是GPU版本请设置为 True
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False)
img_path = 'D:/PythonCode/paddle/ocr/ocr.png' # 这个是自己的图片,自行放置在代码目录下修改名称
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
print(line)
# 显示结果
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.save('result.jpg') # 结果图片保存在代码同级文件夹中。
如下图:我第一次运行,自动下载模型了,但由于没有换成自己的图片地址,所以没有输出结果。请大家运行时注意这个
如下图:第二次运行,成功输出识别结果,看结果挺准确
保存的result.jpg
(在代码目录下)
原始图片
testocr.py
首先在PyCharm找到刚才我们运行的过程,待会命令就是下面红框的文本
C:\Anaconda3\envs\paddle3.7\python.exe D:/PythonCode/paddle/ocr/testocr.py