识别手机拍照的图片里的所有文字、数字、英文这三种,用paddleOCR里cls、det、e2e、kie、rec、table 哪个模块模型好?哪个识别文字位置,和文字的准确率高?
时间: 2024-06-08 08:07:56 浏览: 12
对于识别手机拍照的图片里的所有文字、数字、英文这三种,建议使用PaddleOCR的`det`和`rec`模块。
`det`模块是PaddleOCR中的检测模块,用于检测图片中的文本框位置,可以检测出图片中所有的文本框,非常适合于识别多行文字的情况,例如识别整张图片中的文字。
`rec`模块是PaddleOCR中的识别模块,用于对检测出来的文本框进行文字识别,支持多语言文字识别,包括中文、英文、数字等。
在使用过程中,可以先使用`det`模块检测出图片中的文本框位置,然后再使用`rec`模块对文本框进行文字识别。这种方式可以有效提高识别准确率,并且可以避免误识别。
至于其他模块,`cls`模块是用于分类场景的模块,例如判断图片中是否包含某种特定的物体,不适用于识别多行文字;`e2e`模块是端到端的模块,可以实现文本框检测和文字识别的一体化,但是由于训练复杂度较高,需要大量的训练数据和计算资源;`kie`模块是用于关键信息提取的模块,例如身份证号码、姓名等重要信息的提取;`table`模块是用于表格识别的模块,可以将图片中的表格转化为结构化的数据。
相关问题
python调用paddleocr 识别jpg图片中的阿拉伯数字
可以使用PaddleOCR的数字识别模型来识别图片中的阿拉伯数字,以下是一个简单的示例代码:
```
import paddleocr
from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR()
result = ocr.ocr('example.jpg', det=False, rec=True)
numbers = []
for line in result:
for word in line:
if word[1][0].isdigit():
numbers.append(int(word[1][0]))
print(numbers)
```
在这个示例中,我们首先导入PaddleOCR并创建一个OCR对象。然后,我们使用OCR对象的ocr方法来识别图片中的文字,设置det参数为False以关闭文本检测,设置rec参数为True以启用文字识别。然后,我们遍历识别结果,筛选出包含数字的识别结果,并将数字转换为整数,最终得到一个包含所有识别出的数字的列表。
请注意,这个示例只能识别阿拉伯数字,如果需要识别其他类型的数字,可能需要使用不同的模型或进行额外的处理。
linux用命令行调用paddleocr 识别阿拉伯数字
可以使用以下命令行调用PaddleOCR进行阿拉伯数字识别:
```shell
paddleocr --lang en --det_model_dir=./ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/ --rec_model_dir=./ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/ --use_angle_cls=false --image_dir=./test_images/ --output_dir=./output/ --rec_char_type="arabic"
```
其中,`--lang`参数指定语言为英语,`--det_model_dir`和`--rec_model_dir`参数分别指定检测模型和识别模型的路径,`--use_angle_cls=false`参数表示不使用文本方向分类器,`--image_dir`参数指定输入图片的路径,`--output_dir`参数指定输出结果的路径,`--rec_char_type="arabic"`参数指定识别的字符类型为阿拉伯数字。