python脚本paddleocr文本识别代码

PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架开发的OCR工具箱，其中包括了文本识别、文本检测、图像识别等多种功能。下面我给你介绍一下如何使用 PaddleOCR 进行文本识别。

首先，你需要安装 PaddleOCR。可以使用以下命令在终端中安装：

pip install paddleocr

然后，你可以通过以下代码进行文本识别：

import paddleocr
from paddleocr import PaddleOCR

# 初始化OCR引擎
ocr = PaddleOCR()

# 读取图片并进行识别
result = ocr.ocr('example.png')

# 输出识别结果
for line in result:
    print(line)

在上述代码中，我们首先导入了 PaddleOCR，然后使用 `PaddleOCR` 类初始化 OCR 引擎。接着，我们读取了一张名为 `example.png` 的图片，并使用 `ocr.ocr()` 方法进行识别。最后，我们遍历识别结果并将其输出。

如果你想对识别的结果进行更多的处理，例如将其保存到文件中或者进行格式转换，可以参考 PaddleOCR 的官方文档。

相关问题

paddleocr文本识别训练

### PaddleOCR 文本识别训练教程

#### 安装依赖库
为了使用PaddleOCR进行文本识别训练，需先安装必要的Python包。这可以通过pip命令完成：

pip install paddleocr
pip install paddlepaddle

这些命令会自动处理并安装所有必需的依赖项[^3]。

#### 配置环境与准备数据集
在启动训练之前，确保已准备好用于训练的数据集，并按照官方文档中的指导调整配置文件设置。对于预训练模型的选择，可以根据具体需求下载不同类型的预训练权重文件，例如MobileNetV3或ResNet系列模型。下载链接如下所示：

- MobileNetV3: `wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams`
- ResNet18_vd: `wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet18_vd_pretrained.pdparams`
- ResNet50_vd: `wget -P ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams`

值得注意的是，在配置文件中指定预训练模型路径时，只需填写最后的部分名称即可，无需附加`.pdparams`扩展名[^4]。

#### 开始训练过程
一旦完成了上述准备工作，则可利用PP-OCRv3英文识别模型作为例子来执行具体的训练操作。通过调用相应的训练脚本来实现这一点，通常情况下该脚本位于项目的根目录下或是特定子模块内。下面是一个简单的命令行指令用来启动训练流程：

python tools/train.py -c configs/rec/ch_PP-OCRv3_rec_train.yml

此命令假设采用默认参数运行，其中`ch_PP-OCRv3_rec_train.yml`代表了针对中文字符识别任务所定制化的配置文件[^2]。

#### 示例代码片段
这里提供一段简化版的Python代码示例，展示了如何加载自定义图像输入至已经过适当配置后的PaddleOCR实例来进行推理预测：

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# 初始化OCR对象，默认启用GPU加速；如果希望禁用，请将use_gpu设为False
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en')

img_path = 'path/to/image.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)

for line in result:
    print(line)

这段代码主要用于说明如何快速上手使用PaddleOCR API接口进行基本的文字检测和识别工作，而完整的训练过程则涉及更多细节上的设定以及长时间的学习迭代优化[^1]。

python使用paddleocr

### 如何在 Python 中使用 PaddleOCR 进行光学字符识别

为了利用 PaddleOCR 实现高效的光学字符识别 (OCR)，开发者可以通过安装库并调用相应的 API 来处理图像文件。下面提供了一种方法来设置环境以及执行 OCR 的具体实例。

#### 安装依赖项
首先，确保环境中已安装必要的软件包。通过 pip 命令可以直接安装最新版本的 `paddleocr` 库：

pip install paddleocr --upgrade

#### 导入模块与初始化引擎
接着，在 Python 脚本中导入所需的类，并创建一个新的 OCR 引擎对象用于后续操作：

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# 创建一个默认配置下的 OCR 对象
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en')

这段代码设置了角度分类器 (`use_angle_cls`) 和语言参数 (`lang`) 以便更好地适应特定应用场景的需求[^2]。

#### 执行文字检测和识别
准备好之后就可以加载待分析的目标图片路径，并调用 `ocr.ocr()` 方法来进行实际的文字定位及内容解析工作了：

img_path = 'example_image.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)

for line in result:
    print(line)

上述命令会返回每行文本的位置坐标及其对应的字符串表示形式；其中每一组数据都包含了四个顶点位置信息（矩形框）加上最终被辨识出来的字符序列[^3]。

#### 可视化结果展示
如果想要直观查看识别效果的话，则可借助辅助函数绘制边界框于原始图之上：

import cv2
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, font_path='./fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

此部分代码读取输入图像并将预测得到的信息叠加显示出来保存成新文件名为 "result.jpg"[^1]。