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python paddleocr文字识别

时间: 2025-03-27 08:37:58 浏览: 35

### 使用Python和PaddleOCR实现文字识别 #### 准备工作为了能够顺利使用PaddleOCR进行文字识别，确保已安装所有必需的库。可以通过pip命令来完成这些依赖项的安装： ```bash pip install paddlepaddle pip install paddleocr ``` #### 初始化PaddleOCR对象并设置参数创建一个新的Python脚本文件（例如`ExtractText.py`），并在其中初始化PaddleOCR对象。这一步骤对于后续调用OCR方法至关重要。 ```python from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import cv2 # 设置PaddleOCR模型路径和其他选项 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch') # 启用角度分类器和支持中文字符 ``` #### 加载待处理图像定义一个变量存储要分析的图片路径，并加载该图片供下一步操作使用。 ```python img_path = 'your_image_path_here.jpg' # 修改此行为实际图片位置 image = cv2.imread(img_path) ``` #### 执行OCR识别过程通过调用之前实例化的`ocr`对象的方法来进行光学字符识别。这里会返回一系列包含检测框坐标以及对应文本字符串的结果列表。 ```python result = ocr.ocr(img_path, cls=True) for line in result: print(line[1][0]) # 输出每行被识别出来的文本内容 ``` #### 结果可视化（可选）如果希望直观查看哪些区域被认为是文本，则可以利用辅助函数绘制边界框于原始图之上。 ```python boxes = [line[0] for line in result] txts = [line[1][0] for line in result] im_show = draw_ocr(image, boxes, txts) cv2.imshow('Detected Text', im_show) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码展示了完整的流程，从准备环境到最后展示结果[^1]。按照这个指南，可以根据具体应用场景调整参数或增加额外的功能模块以满足特定的需求。

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