paddleocr文本识别代码
时间: 2025-05-11 15:28:15 浏览: 24
### PaddleOCR 文本识别 示例代码
以下是基于 PaddleOCR 的文本识别示例代码，涵盖了依赖库安装、图片路径设置以及 OCR 方法调用等内容：
#### 安装依赖库
在使用 PaddleOCR 前，需确保已正确安装所需依赖库。可以通过以下命令完成安装：
```bash
pip install paddleocr
pip install paddlepaddle
```
#### Python 实现代码
下面是一个完整的 Python 脚本，用于加载图像并执行文本识别操作。
```python
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 初始化PaddleOCR对象，默认检测中英文
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # 设置use_gpu=False如果不需要GPU支持
# 图片路径
image_path = 'example.jpg' # 替换为实际图片路径
# 执行OCR识别
result = ocr.ocr(image_path, cls=True)
# 输出识别结果
for line in result:
print(line)
# 可视化结果显示
image = Image.open(image_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') # 字体文件路径可能需要调整
plt.imshow(im_show)
plt.show()
```
此代码实现了以下几个功能：
- **初始化 PaddleOCR 对象**：通过 `PaddleOCR` 类创建实例，并指定参数以适应具体需求[^1]。
- **读取图片路径**：定义变量存储待识别的图片路径。
- **执行 OCR 识别**：调用 `ocr.ocr()` 函数实现对输入图片中的文字提取[^2]。
- **可视化显示**：利用 Matplotlib 和 Pillow 库绘制带有边界框的结果图。
#### 效果展示
运行以上代码后，程序会打印出每行文字及其位置坐标信息，同时生成一张标注有文字区域的图片以便直观查看效果[^4]。
---
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#### 下载地址
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#### 文件压缩包内文件名
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1