paddleocr模型
时间: 2024-12-28 21:21:04 浏览: 75
### PaddleOCR 模型使用教程
#### 准备工作
为了能够顺利运行PaddleOCR模型,需先安装依赖环境并下载必要的资源文件。通过Aistudio平台创建新项目,并利用`git clone`命令获取指定版本的PaddleOCR源码仓库[^1]。
```bash
!git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git -b release/2.8
```
接着按照官方文档指引完成其他初始化设置操作,比如配置Python虚拟环境以及安装所需的第三方库等。
#### 预训练模型加载
对于希望快速上手测试的朋友来说,可以直接调用已有的预训练权重参数来构建识别器实例。这一步骤通常涉及从网络地址下载对应的`.pdparams`文件到本地目录下。
```python
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`选项用于开启角度分类功能,有助于提高倾斜文字的读取精度;而`lang`参数则决定了所使用的语言包种类。
#### 推理过程概述
当一切准备就绪之后,就可以着手编写具体的推理逻辑了。这里给出一段完整的示例程序,它接收一张图片作为输入,经过处理后返回识别出来的字符序列及其位置坐标信息:
```python
import cv2
from PIL import Image
img_path = 'path/to/image.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
print(line)
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='./fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
```
此段脚本首先定义了一个待分析图像路径变量`img_path`,随后调用了之前建立好的OCR引擎执行实际的任务。最后部分则是将输出结果显示出来,包括绘制矩形框标记出各个单词所在区域,并保存最终效果图至磁盘中。
值得注意的是,在整个过程中确实需要用到Paddle框架所提供的推断接口来进行前向传播计算得出预测结果[^2]。
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