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本篇內容介紹了“python的PaddleOCR庫怎么使用”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
1、PaddleOCR是基于深度學習的ocr識別庫,中文識別精度相當還不錯,能夠應對大多數文字提取需求。
2、需要依次安裝三個依賴庫,shapely庫可能會受到系統的影響,出現安裝錯誤。
pip install paddlepaddle pip install shapely pip install paddleocr
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True,) # 輸入待識別圖片路徑 img_path = r"d:Desktop4A34A16F-6B12-4ffc-88C6-FC86E4DF6912.png" # 輸出結果保存路徑 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()
內容擴展:
PaddleOCR旨在打造一套豐富、領先、且實用的OCR工具庫,助力使用者訓練出更好的模型,并應用落地。
2020.8.26 更新OCR相關的84個常見問題及解答,具體參考FAQ
2020.8.24 支持通過whl包安裝使用PaddleOCR,具體參考Paddleocr Package使用說明
2020.8.21 更新8月18日B站直播課回放和PPT,課節2,易學易用的OCR工具大禮包,獲取地址
2020.8.16 開源文本檢測算法SAST和文本識別算法SRN
2020.7.23 發布7月21日B站直播課回放和PPT,課節1,PaddleOCR開源大禮包全面解讀,獲取地址
2020.7.15 添加基于EasyEdge和Paddle-Lite的移動端DEMO,支持iOS和Android系統
超輕量級中文OCR模型,總模型僅8.6M
單模型支持中英文數字組合識別、豎排文本識別、長文本識別
檢測模型DB(4.1M)+識別模型CRNN(4.5M)
實用通用中文OCR模型
多種預測推理部署方案,包括服務部署和端側部署
多種文本檢測訓練算法,EAST、DB、SAST
多種文本識別訓練算法,Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE、SRN
可運行于Linux、Windows、MacOS等多種系統
“python的PaddleOCR庫怎么使用”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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