paddle ocr识别

### 使用PaddleOCR实现光学字符识别

为了使用PaddleOCR进行光学字符识别，需先安装必要的依赖项并准备环境。具体操作如下：

#### 安装PaddleOCR及其依赖包
通过pip命令可以方便地安装PaddleOCR以及其所需的全部Python库。

pip install paddleocr

此命令会自动拉取`paddlepaddle`和其他必需组件来支持OCR功能[^1]。

#### 加载预训练模型执行文字检测与识别
一旦完成上述准备工作之后，就可以编写简单的脚本来调用API接口来进行图片中的文本提取工作了。下面给出了一段基础代码用于加载默认配置下的英文识别器，并读入一张测试图像作为输入数据源。

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import cv2

# 初始化OCR对象，默认参数适用于大多数场景
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True)

img_path = 'path/to/image.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
    print(line)

这段程序首先创建了一个带有角度分类选项启用标志(`use_angle_cls`)设置为True的新实例；接着指定了待分析的目标文件路径变量`img_path`；最后调用了`.ocr()`方法传入该路径字符串以获取最终的结果列表，其中每一行代表一个被发现的文字区域的信息集合，包括位置坐标和对应的转录内容。

对于中文或其他非拉丁字母表语言的支持，则可以在初始化时指定相应的语言类型，例如:

ocr = PaddleOCR(lang='ch')

这将切换至适合处理汉字及其他东方语系的专用模式下运行[^2]。

另外，在实际应用过程中可能还需要考虑诸如自定义字典、调整置信度阈值等因素的影响，这些高级特性同样可以通过修改相应参数的方式加以控制[^3]。