paddle ocr 参数设置
时间: 2023-09-25 16:09:59 浏览: 343
根据引用和[2]的内容,可以通过修改配置文件中的`max_text_length`字段来调整PaddleOCR的参数设置。同时,还可以将`input_size`设置为宽高比更大的比例,以提高对长文本的识别精度。具体的修改方法可以参考[github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/7555](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/7555)中的讨论。
此外,引用中提到了一个示例代码,其中`det_db_unclip_ratio`参数可以用于调整检测框的设置。具体来说,可以通过设置`det_db_unclip_ratio`的值,来调整检测框的大小和形状。该参数的值越大,检测框的范围就越大。您可以参考[github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)和[github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/7500](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/7500)了解更多关于PaddleOCR参数设置的信息。
相关问题
python paddle ocr
### 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]。
paddle ocr识别
### 使用PaddleOCR实现光学字符识别
为了使用PaddleOCR进行光学字符识别,需先安装必要的依赖项并准备环境。具体操作如下:
#### 安装PaddleOCR及其依赖包
通过pip命令可以方便地安装PaddleOCR以及其所需的全部Python库。
```bash
pip install paddleocr
```
此命令会自动拉取`paddlepaddle`和其他必需组件来支持OCR功能[^1]。
#### 加载预训练模型执行文字检测与识别
一旦完成上述准备工作之后,就可以编写简单的脚本来调用API接口来进行图片中的文本提取工作了。下面给出了一段基础代码用于加载默认配置下的英文识别器,并读入一张测试图像作为输入数据源。
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import cv2
# 初始化OCR对象,默认参数适用于大多数场景
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True)
img_path = 'path/to/image.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
print(line)
```
这段程序首先创建了一个带有角度分类选项启用标志(`use_angle_cls`)设置为True的新实例;接着指定了待分析的目标文件路径变量`img_path`;最后调用了`.ocr()`方法传入该路径字符串以获取最终的结果列表,其中每一行代表一个被发现的文字区域的信息集合,包括位置坐标和对应的转录内容。
对于中文或其他非拉丁字母表语言的支持,则可以在初始化时指定相应的语言类型,例如:
```python
ocr = PaddleOCR(lang='ch')
```
这将切换至适合处理汉字及其他东方语系的专用模式下运行[^2]。
另外,在实际应用过程中可能还需要考虑诸如自定义字典、调整置信度阈值等因素的影响,这些高级特性同样可以通过修改相应参数的方式加以控制[^3]。
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