营业执照ocr paddle
时间: 2025-04-19 10:49:47 浏览: 32
### 使用PaddleOCR实现营业执照文字识别
为了使用PaddleOCR进行营业执照的文字识别,可以按照如下方法构建解决方案。首先,加载并初始化PaddleOCR库,设置参数以优化识别效果[^1]。
```python
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 初始化PaddleOCR模型,关闭GPU加速,启用角度分类器来提高倾斜文本的检测精度
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False)
```
接着,准备待处理的图像文件路径,并调用`ocr.ocr()`函数执行光学字符识别操作。此过程会返回一系列包含位置坐标和对应文本字符串的结果列表。
```python
img_path = 'business_license.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
print(line)
```
对于特定于营业执照的信息提取,除了基本的文字识别外,还需要进一步解析这些结构化数据。这通常涉及到对返回结果的应用逻辑处理,比如通过正则表达式匹配或关键词查找等方式定位到具体的字段值,如公司名称、注册号等信息[^2]。
最后一步是展示识别出来的文本及其所在的位置框,在原图上绘制边界矩形以便直观查看识别准确性:
```python
import cv2
from PIL import Image
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('show', im_show)
cv2.waitKey(0)
```
上述代码片段展示了如何利用Python脚本配合PaddleOCR工具完成从读取图片至显示最终带有标注框的图像整个流程。值得注意的是,针对不同类型的证件照可能需要调整一些配置选项或是增加额外的数据预处理步骤来提升识别率。
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