paddleocr
时间: 2025-04-25 22:35:37 浏览: 37
### PaddleOCR 使用教程
#### 安装依赖库
为了能够顺利运行PaddleOCR,需要先安装相应的环境以及依赖包。可以通过pip工具来完成这一操作。
```bash
pip install paddleocr --upgrade
```
此命令会自动下载并安装最新版本的PaddleOCR及其所需的所有Python库[^1]。
#### 初始化PaddleOCR对象
创建一个简单的Python脚本来初始化PaddleOCR实例,并设置参数以适应不同的应用场景需求。
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 创建PaddleOCR类的对象,默认使用CPU模式;如果要启用GPU支持,则可以传递use_gpu=True给构造函数
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')
```
上述代码片段展示了如何通过指定`lang`参数选择语言模型(这里选择了中文),并通过`use_angle_cls`选项开启角度分类功能,从而提高倾斜文字的识别精度[^2]。
#### 执行图像中的文本检测与识别
一旦完成了PaddleOCR对象的构建之后,就可以调用其方法来进行实际的文字提取工作了。下面是一个完整的例子:
```python
import cv2
from PIL import Image
img_path = 'example.jpg' # 替换成自己的图片路径
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')
cv2.imshow(im_show)
```
这段程序读取了一张名为`example.jpg`的照片作为输入源,经过处理后输出每行被识别出来的字符串列表,并且还绘制出了矩形框标注出各个单词的位置以便于可视化查看效果[^3]。
#### 训练自定义数据集上的模型
对于特定领域内的文档扫描件或者其他特殊类型的影像资料来说,可能现有的预训练权重并不能达到理想的效果。这时就需要收集足够的样本建立专属的数据集合用于微调官方提供的基础网络架构。
具体步骤包括但不限于准备标记好的训练集、调整超参配置文件等内容,在此基础上再利用框架内部封装好的API接口实现端到端的学习过程。更多细节可参照官方仓库内给出的相关指南说明文档获取进一步的帮助和支持。
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