请給我一段完整的python程序,要求使用paddleocr对图像中的文字进行识别,并将文字识别结果在原图对应位置上显示
时间: 2023-06-17 16:05:50 浏览: 69
好的,以下是一个使用PaddleOCR对图像中文字进行识别并在原图上显示的Python程序:
```python
import cv2
from paddleocr import PaddleOCR
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 初始化 OCR 引擎
ocr = PaddleOCR()
# 对图像进行文字识别
result = ocr.ocr(img)
# 在原图上标出文字识别结果
for line in result:
for word in line:
x, y = word[0][0], word[0][1]
text = word[1][0]
cv2.putText(img, text, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# 显示识别结果
cv2.imshow('OCR Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个程序中,我们首先使用OpenCV库读取了一张图像。然后,我们使用PaddleOCR库初始化了一个OCR引擎,并对图像进行了文字识别。最后,我们在原图上标出了文字的识别结果,并将其显示出来。
相关问题
请给我一段完整的python代码,要求使用paddleocr库对图片进行文字识别,识别后在原图对应文字位置标出红框,并在红框内显示识别的文字。
以下是使用PaddleOCR库进行文字识别并标出红框的Python代码:
```python
import cv2
import paddle
import paddleocr
import numpy as np
# 加载PaddleOCR模型
ocr = paddleocr.OCR()
# 加载图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 对图片进行文字识别
result = ocr.ocr(img)
# 遍历识别结果
for line in result:
# 获取识别出的文字和位置
text = line[1][0]
location = line[0]
# 标出红框
points = np.array(location).reshape(-1, 1, 2).astype(np.int32)
cv2.polylines(img, [points], True, (0, 0, 255), 2)
# 在红框内显示识别的文字
x, y, w, h = cv2.boundingRect(points)
cv2.putText(img, text, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
# 显示图片
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`test.jpg`是待识别的图片文件名。在运行程序时,程序会自动加载PaddleOCR模型,并使用该模型对图片进行文字识别。识别结果包括每个文字的位置和内容。程序会遍历所有识别结果,对每个识别结果标出红框,并在红框内显示识别的文字。最终,程序会显示标记后的图片。
写一段代码,用paddleocr识别图片中文字,并将整个结果保存为一张图片
以下是使用PaddleOCR识别图片中文字并将结果保存为一张图片的示例代码:
```
import paddleocr
from paddleocr import PaddleOCR
from PIL import Image
# 初始化PaddleOCR
ocr = PaddleOCR()
# 打开待识别的图片
image = Image.open('test.jpg')
# 使用PaddleOCR识别图片中的文字
result = ocr.ocr(image)
# 绘制识别结果
for line in result:
print(line[1][0])
# 将识别结果保存为一张图片
result_image = ocr.draw_ocr(image, result)
result_image.save('result.jpg')
```
在上述代码中,我们首先使用`PaddleOCR`类初始化了PaddleOCR模型,并打开了待识别的图片`test.jpg`。然后,我们使用`ocr.ocr()`函数对图片中的文字进行识别,并将结果保存在`result`变量中。接着,我们使用`ocr.draw_ocr()`函数将识别结果绘制在原始图片上,并将结果保存为`result.jpg`。最后,我们遍历识别结果并将其输出到控制台上。
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