Сегодня технологии искусственного интеллекта проникли в различные области. Среди них технология OCR (оптическое распознавание символов) преобразует текст на изображениях в редактируемый текст, что обеспечивает большое удобство во многих отраслях. PaddleOCR — это инструмент оптического распознавания символов с открытым исходным кодом, разработанный Baidu, который обладает чрезвычайно высокой точностью и простотой использования.

В этой статье подробно представлены основные принципы, функциональные особенности, сценарии использования и применения PaddleOCR, которые помогут вам полностью понять этот мощный инструмент OCR.

1. Введение в PaddleOCR

PaddleOCR — это инструмент, который может распознавать текст на изображениях и преобразовывать текст на изображениях в текст, понятный компьютерам. Проще говоря, его принцип заключается в использовании технологии глубокого обучения для обучения модели распознаванию текста на картинках. В частности, это повысит точность распознавания текста с помощью ряда процессов, таких как масштабирование, оттенки серого и шумоподавление. Затем он использует модель глубокого обучения для обнаружения областей текста на изображении и преобразования их в ограничивающие рамки, которые могут распознавать компьютеры. Наконец, он использует другую модель глубокого обучения для идентификации текста в ограничительной рамке и преобразования его в текст, который может распознать компьютер. Таким способом можно реализовать функцию преобразования текста на картинке в текст, распознаваемый компьютером.

2. Функции PaddleOCR

• Поддерживает различные задачи OCR：PaddleOCRПоддерживает различные задачи OCR,В том числе обнаружение текста, определение направления текста, многоязычное распознавание текста, распознавание рукописного текста и т. д.,Может удовлетворить потребности OCR в различных сценариях.
• Высокая точность распознавания：PaddleOCRглубокое обучение Модель После обширного обучения и оптимизации,Может обеспечить высокоточное распознавание OCR в различных сложных сценариях.,Имеет высокую точность распознавания. Может точно идентифицировать текстовые изображения разных шрифтов, размеров и форм шрифтов.,Достигните точности, превосходящей скорость распознавания человеческого глаза.
• Простота в использовании：PaddleOCRОбеспечивает богатую предварительную подготовку Модельи Модель Технология оптимизации,Функциональность OCR можно быстро развернуть и использовать.,Он также предоставляет простые и удобные в использовании интерфейсы API и документы для разработки.,Пользователям удобно осуществлять вторичную разработку и настройку.
• Открытый исходный код и бесплатно：PaddleOCRэто Открытый исходный код и бесплатноизOCRинструмент,Пользователи могут бесплатно получить исходный код и обучающие данные.,Бесплатное использование и изменение,Пользователям удобно осуществлять вторичную разработку и настройку.

Короче говоря, PaddleOCR — это эффективный, точный, простой в использовании бесплатный инструмент оптического распознавания символов с открытым исходным кодом, который может предоставить пользователям комплексные решения оптического распознавания символов для удовлетворения потребностей оптического распознавания символов в различных сценариях.

3. Как использовать PaddleOCR

Использование PaddleOCR можно разделить на два этапа: обнаружение текста и распознавание текста.

Пример 1. Ниже приведен простой пример, демонстрирующий использование PaddleOCR для обнаружения и распознавания текста:

Установите PaddleOCR:

pip install paddlepaddle
pip install paddleocr

Импортируйте PaddleOCR и соответствующие наборы инструментов:

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

Инициализируйте модель PaddleOCR:

ocr = PaddleOCR()

Используйте PaddleOCR для обнаружения и распознавания текста:

# Читать картинки
img_path = 'example.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)

# Предварительный просмотр результатов распознавания
image = draw_ocr(img_path, result, font_path='simfang.ttf')
image.show()

В приведенном выше примере мы сначала импортируем модуль PaddleOCR, а затем инициализируем модель PaddleOCR. Далее мы используем метод ocr.ocr для обнаружения и распознавания текста на указанном изображении и сохраняем результаты в результате. Наконец, мы используем метод draw_ocr для визуализации результатов распознавания и отображения их на экране.

Пример 2. Ниже приведен пример многозадачного распознавания PaddleOCR, показывающий, как одновременно выполнять обнаружение текста, определение направления текста и распознавание текста:

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
from PIL import Image

# Инициализировать PaddleOCRМодель
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch', use_gpu=False, det=True, rec=True, cls=True)

# Читать картинки
img_path = 'multi_task_example.jpg'
image = Image.open(img_path)

# Выполнение обнаружения текста, определение направления текста и распознавание текста
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)

# Предварительный просмотр результатов распознавания
image = draw_ocr(image, result, font_path='simfang.ttf')
image.show()

В приведенном выше примере мы инициализировали модель PaddleOCR, включая обнаружение текста, определение направления текста и распознавание текста, и прочитали изображение, содержащее несколько текстовых областей. Затем мы используем метод ocr.ocr для одновременного обнаружения текста, определения направления текста и распознавания текста и сохраняем результаты в результате. Наконец, мы используем метод draw_ocr для визуализации результатов распознавания и отображения их на экране.

Пример 3. Ниже приведен более сложный пример индивидуального распознавания PaddleOCR, показывающий, как использовать PaddleOCR для распознавания многоязычного текста иРаспознавание рукописного текста：

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
from PIL import Image

# Инициализировать PaddleOCRМодель
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en', use_gpu=False)

# Читать картинки
img_path = 'complex_example.jpg'
image = Image.open(img_path)

# Сделайте многоязычное распознавание текста
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)

# Предварительный просмотр результатов распознавания
image = draw_ocr(image, result,font_path='simfang.ttf')
image.show()

# руководить Распознавание рукописного текста
handwriting_ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False, det_model_dir='handwriting_det', rec_model_dir='handwriting_rec')
result_handwriting = handwriting_ocr.ocr('handwriting_example.jpg', cls=True)
image_handwriting = Image.open('handwriting_example.jpg')
image_handwriting = draw_ocr(image_handwriting, result_handwriting, font_path='simfang.ttf')
image_handwriting.show()

В приведенном выше примере мы сначала инициализировали две разные модели PaddleOCR: одну для распознавания многоязычного текста, а другую — для распознавания рукописного текста. Затем мы считывали изображения, содержащие многоязычный текст и рукописный текст соответственно, и использовали различные модели PaddleOCR для распознавания. Наконец, мы визуализируем и отображаем результаты распознавания на экране.

На этом примере вы можете увидеть, как использовать PaddleOCR для индивидуального распознавания многоязычного текста и распознавания рукописного текста. Конечно, в соответствии с реальными потребностями вы можете дополнительно настроить параметры модели для удовлетворения различных потребностей в распознавании.

4. Сценарии применения PaddleOCR

PaddleOCR работает во многих различных сценариях применения, включая, помимо прочего:

• распознавание текста： PaddleOCR Может использоваться для распознавания текста на изображениях на разных языках, включая печатный и рукописный текст.
• Оцифровка документов: Преобразуйте бумажные документы, книги или рукописные заметки в редактируемые электронные документы для удобного архивирования и поиска.
• распознавание природных сцен текста： Распознавание и извлечение текста на фотографиях, видео или изображениях с камеры в реальном времени, например, распознавание номерных знаков, распознавание улиц. текстаждать。
• Идентификация удостоверений личности, водительских прав и других документов: Используется для автоматической идентификации и извлечения текстовой информации из удостоверений личности, водительских прав и других документов.
• Коммерческие приложения: Используется в бизнес-сценариях, таких как идентификация счетов, извлечение текста из форм и идентификация этикеток продуктов.
• Вспомогательныйинструмент： В качестве вспомогательного средства, помогающего слабовидящим людям читать текст.
• Область образования: Используется в образовательных сценариях, таких как исправление домашнего задания и определение листов ответов учащихся.
• Перевод текста: В сочетании с технологией машинного перевода достигается перевод изображений в реальном времени.

В целом PaddleOCR можно широко использовать в различных сценариях, требующих распознавания и извлечения текста, предоставляя пользователям эффективные и точные решения для распознавания текста.

Если статья вам полезна, подписывайтесь, ставьте лайки, смотрите и делитесь ею с друзьями!

Рекомендуемое чтение:

1. Срочные новости | Новейшее практическое руководство по навыкам разработки полностековых тестов, версия 2.0, 2023 г. (выпуск 4)
2. Самые полные рекомендации по инструментам тестирования и разработки в истории (включая инструменты автоматизации, производительности приложений, стабильности и захвата пакетов).
3. Порекомендовать несколько часто используемых инструментов автоматического создания тестовых данных (подходящих для автоматического тестирования и тестирования производительности).

END