python paddle ocr
时间: 2024-12-25 19:19:47 浏览: 46
### Python 中 PaddleOCR 的使用教程
#### 安装依赖库
为了能够顺利使用 PaddleOCR,在开始之前需确保已安装所有必需的库。可以通过如下命令来完成这些库的安装:
```bash
!pip install paddlepaddle paddleocr baidu-aip
```
此操作会下载并配置好用于光学字符识别(OCR)所需的基础环境以及百度AI开放平台SDK,方便后续调用API接口[^1]。
#### 初始化 OCR 对象
创建一个新的Python脚本文件`ExtractText.py`,并在其中定义一个函数来进行图像中文本的提取工作。首先引入必要的模块,并初始化PaddleOCR实例:
```python
from paddleocr import PaddleOCR
def init_ocr():
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch') # 启用角度分类器和支持中文
return ocr
```
这段代码设置了参数`use_angle_cls`为True以便支持倾斜文本检测,并指定了语言模型为中国汉语(`lang='ch'`)。
#### 执行 OCR 处理
接下来编写具体的逻辑去读取指定路径下的图片数据,并通过刚才建立好的OCR引擎获取其上的文字信息:
```python
import os
def extract_text_from_image(image_path):
ocr = init_ocr()
result = ocr.ocr(image_path, cls=True)
text_results = []
for line in result:
txts = [line[1][0]]
text_results.extend(txts)
return '\n'.join(text_results)
if __name__ == "__main__":
path = "example.jpg" # 修改此处为你自己的图片路径
recognized_text = extract_text_from_image(path)
print(recognized_text)
```
这里实现了从给定位置加载一张测试图样作为输入源,经过一系列预处理之后交给`ocr()`方法执行实际的文字定位与解析任务;最后遍历返回的结果列表并将每行记录下来的字符串拼接成完整的输出内容显示出来[^2]。
对于更复杂的应用场景比如视频帧内的实时字幕抓取,则还需要额外导入OpenCV等计算机视觉工具包辅助完成画面捕捉及定时采样的功能实现[^3]。
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