from paddleocr import PaddleOCR

时间: 2023-08-12 22:08:45 浏览: 223
引用、和是关于使用PaddleOCR库的代码示例。它们演示了如何导入PaddleOCR模块并进行文字识别。这个库可以用来识别图片中的文字。使用这个库之前，需要下载和加载模型到内存中。然后，可以使用`ocr.ocr()`方法来进行文字识别。传入参数`img_path`是要进行识别的图片路径，而`det`和`cls`参数用来开启和关闭文字检测和方向分类器。最后，可以通过遍历`result`来打印识别结果。这个库可以帮助开发者在项目中进行图片文字识别。<em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* [paddleocr:python脚本使用](https://blog.csdn.net/wss794/article/details/122476110)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [PaddleOCR之安装测试](https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/121791792)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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import paddleocr from paddleocr import PaddleOCR ocr = PaddleOCR() result = ocr.ocr('window_screenshot.jpg') for line in result: for word in line: text = word[-1] confidence = word[-2] print("1") print(f'Text: {text}, Confidence: {confidence}')

好的，你已经成功导入PaddleOCR并进行了图片识别。你可以在result变量中获取识别结果。在你的示例代码中，你使用了一个名为window_screenshot.jpg的图片进行识别，然后遍历结果并打印每个识别出的文字和置信度。...

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # 模型路径下必须含有model和params文件，如果没有，现在可以自动下载了，不过是最简单的模型 # use_gpu 如果paddle是GPU版本请设置为 True ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=True) img_path = 'window_screenshot.jpg' # 这个是自己的图片，自行放置在代码目录下修改名称 result = ocr.ocr(img_path, cls=True) for line in result: print(line)怎么只返回文本呢

from paddleocr import PaddleOCR ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=True) img_path = 'window_screenshot.jpg' # 这个是自己的图片，自行放置在代码目录下修改名称 result = ocr.ocr(img_path, cls=...

import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE" from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") img_path = r'test.png' result = ocr.ocr(img_path, det=True, cls=True) for line in result: print(line) # 显示结果 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='/path/to/PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf') im_show = Image.fromarray(im_show) im_show.save('结果.jpg')

这段代码使用 PaddleOCR 库对一张图片进行 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）操作，并将识别结果保存为图片。具体来说，代码首先导入所需的库，然后创建一个 PaddleOCR 对象，并指定要识别的图片...

Traceback (most recent call last): File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\paddleocr1.py", line 7, in <module> from paddleocr import PaddleOCR File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\paddleocr.py", line 29, in <module> from PaddleOCRlib.tools.infer import predict_system File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\__init__.py", line 15, in <module> from .paddleocr import * File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\paddleocr.py", line 29, in <module> from tools.infer import predict_system File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\tools\infer\predict_system.py", line 31, in <module> import tools.infer.predict_rec as predict_rec File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\PaddleOCRlib\tools\infer\predict_rec.py", line 31, in <module> from ppocr.postprocess import build_post_process File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\postprocess\__init__.py", line 30, in <module> from .pg_postprocess import PGPostProcess File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\postprocess\pg_postprocess.py", line 25, in <module> from ppocr.utils.e2e_utils.pgnet_pp_utils import PGNet_PostProcess File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\utils\e2e_utils\pgnet_pp_utils.py", line 25, in <module> from extract_textpoint_slow import * File "D:\host_system\FlexflowCCD\paddle_main\ppocr\utils\e2e_utils\extract_textpoint_slow.py", line 24, in <module> from skimage.morphology._skeletonize import thin File "D:\Anaconda3\envs\py_opencv\lib\site-packages\skimage\__init__.py", line 122, in <module> from ._shared import geometry File "geometry.pyx", line 1, in init skimage._shared.geometry ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject Process finished with exit code 1

这个错误是由于numpy版本不兼容导致的。你可以尝试更新numpy版本来解决这个问题。可以使用以下命令来更新numpy： pip install --upgrade numpy 如果你使用的是Anaconda环境，可以使用以下命令来更新numpy...

import cv2 import numpy as np from PyQt5 import QtWidgets from paddleocr import PaddleOCR from yolov8 import YOLOv8 # 假设你有YOLOv8的实现 # 定义车牌定位类 class PlateLocator: def __init__(self, model_path): self.model = YOLOv8(model_path) def locate_and_crop(self, image): boxes = self.model.detect(image) plates = [] for box in boxes: x, y, w, h = box plate = image[y:y+h, x:x+w] plates.append(plate) return plates # 定义车牌识别类 class PlateRecognizer: def __init__(self): self.model = PaddleOCR() def recognize(self, plate): result = self.model.ocr(plate, use_gpu=False) return result # 定义GUI类 class App(QtWidgets.QMainWindow): def __init__(self, locator, recognizer): super().__init__() self.locator = locator self.recognizer = recognizer self.initUI() def initUI(self): # 创建识别按钮 btn = QtWidgets.QPushButton('识别', self) btn.clicked.connect(self.detect_plate) # 其他UI代码... def detect_plate(self): # 从视频流中捕获一帧图像 ret, frame = self.cap.read() # 定位和裁剪车牌 plates = self.locator.locate_and_crop(frame) for plate in plates: # 对车牌进行识别 result = self.recognizer.recognize(plate) print(result) # 展示或保存结果... if __name__ == "__main__": locator = PlateLocator('yolov8_model_path.pth') recognizer = PlateRecognizer() app = QtWidgets.QApplication([]) ex = App(locator, recognizer) ex.show() app.exec_()帮我改进一下代码

from paddleocr import PaddleOCR from yolov8 import YOLOv8 # 定义车牌定位类 class PlateLocator: def __init__(self, model_path): self.model = YOLOv8(model_path) def locate_and_crop(self, image): ...

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import paddle 和 from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr 是Python中导入PaddlePaddle（飞桨）库及其OCR（光学字符识别）模块PaddleOCR的常用语句。PaddleOCR是基于PaddlePaddle深度学习框架开发的一个OCR...
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from paddlex import OCR # 初始化OCR模型 model = OCR(mode='rec', device='gpu') # 使用GPU加速，如果CPU可用则改为'dev' # 加载预训练模型 model.load_model('your_model_directory') # 替换为你下载并解压后的...

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from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # 下载预训练模型 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') 上述代码片段展示了如何简单地初始化一个英文版的文字检测与识别对象。其中use_angle_cls...

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from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import cv2 class MyOcrTool: def __init__(self): self.ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True) def recognize_text(self, img_path): result = self.ocr.ocr(img_...

调用paddleOCR

2. **加载模型**：PaddleOCR提供了预训练的模型，你可以通过from ppocr.postprocess import build_post_process加载后处理模块，from ppocr.modeling import build_model加载模型组件。 3. **配置和初始化**：...

paddleocr识别商品

from PIL import Image img_path = 'path/to/image' img = Image.open(img_path) 4. 进行文字识别 python result = ocr.ocr(img) 5. 处理识别结果 python for line in result: print(line[1][0]...

PaddleOCR使用实例

from paddlex import OCR # 初始化OCR模型 ocr = OCR(model_dir='your_model_directory', use_gpu=False) # 加载图片 image = 'path_to_your_image.jpg' # 进行文字识别 result = ocr.rec(image) # 结果是一个...

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paddleocr提取表格

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paddleocr如何导入数据

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ocr = PaddleOCR() img_path = 'path/to/image' result = ocr.ocr(img_path) for line in result: print(line) 这样就可以使用PaddleOCR导入数据了。

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