如何使用keras_ocr识别图片
时间: 2023-08-14 20:04:59 浏览: 61
使用 Keras-OCR 识别图片的大致步骤如下:
1. 安装 Keras-OCR:可以使用 pip install keras-ocr 命令进行安装。
2. 导入必要的库和模型:在 Python 环境中导入 Keras-OCR 相关的库和模型,如下所示:
```
# 导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import keras_ocr
# 导入模型
pipeline = keras_ocr.pipeline.Pipeline()
```
3. 加载图片并进行预处理:使用 PIL 库加载图片并进行预处理,如下所示:
```
# 加载图片并进行预处理
image = keras_ocr.tools.read('path/to/image.jpg')
image = keras_ocr.tools.resize_image(image, max_scale=2)
```
4. 进行识别:调用 pipeline.recognize() 方法进行识别,并输出结果,如下所示:
```
# 进行识别
prediction_groups = pipeline.recognize([image])
for group in prediction_groups:
for word in group:
print(word[0])
```
其中,prediction_groups 是一个列表,其中的每个元素都是一个由 Keras-OCR 预测出来的单词及其置信度组成的列表。每个单词都是一个元组,其中第一个元素是单词的字符串,第二个元素是该单词的置信度。