ddddocr.DdddOcr
时间: 2023-11-29 07:34:32 浏览: 46
ddddocr.DdddOcr是创建ddddocr实例的方法。可以通过调用该方法来创建一个ddddocr的实例对象。可以参考引用中的代码示例:
ocr = ddddocr.DdddOcr()
这样就可以创建一个ddddocr的实例对象,然后可以使用该对象进行文字识别功能。使用该实例对象,可以调用ddddocr提供的接口,传入图像数据并获取识别结果。你可以根据具体需求编写代码,使用该实例对象进行文字识别操作。详情可以参考引用中的说明。
同时,ddddocr还提供了文档数字化和归档的功能。使用OCR可以将大量的纸质文档和档案数字化,将其转换为可搜索的电子文档。这样可以更方便快捷地进行文档的存储、检索和共享。具体详情可以参考引用的说明。
相关问题
ocr = ddddocr.DdddOcr(recog_backend='torch') 有没有问题
根据 DdddOcr 的官方文档,构造函数的签名如下:
```python
DdddOcr(recog_backend=None, lang=None, gpu_id=None)
```
其中,所有的参数都是可选的。因此,你可以直接使用以下代码来创建一个 DdddOcr 对象:
```python
ocr = ddddocr.DdddOcr()
```
如果你想使用 Torch 作为识别后端,则可以将 recog_backend 参数设置为 "torch",如下所示:
```python
ocr = ddddocr.DdddOcr(recog_backend='torch')
```
因此,你的代码没有问题,可以正常工作。
DdddOcr.__init__() got an unexpected keyword argument 'vis_font_path'
如果你使用的是 ddddOCR 2.0 以上的版本,那么 `vis_font_path` 参数已经被移除了,不能再使用了。如果你不想在输出结果中看到宣传报告,可以在初始化 ddddOCR 对象时将 `recog_backend` 参数设为 `"torch"`,这样 ddddOCR 就会使用 PyTorch 作为后端进行 OCR 识别,输出结果中就不会包含宣传报告了。例如:
```python
import ddddocr
# 初始化 ddddOCR 对象
ocr = ddddocr.DdddOcr(recog_backend='torch')
# 进行 OCR 识别
res = ocr.classification('example.jpg')
# 输出识别结果
print(res)
```
在这个例子中,我们将 `recog_backend` 参数设为 `"torch"`,这样 ddddOCR 就会使用 PyTorch 作为后端进行 OCR 识别,输出结果中就不会包含宣传报告了。