使用paddleocr

### 如何使用PaddleOCR进行光学字符识别为了利用PaddleOCR执行光学字符识别(OCR)，需先安装依赖库并准备环境配置文件。具体操作如下所示： #### 安装PaddleOCR及相关依赖项首先，确保已安装Python 3.x版本以及pip工具。接着，在命令行界面输入以下指令以安装PaddleOCR及其所需组件。 ```bash pip install paddleocr --upgrade ``` 此过程会自动下载并设置好所有必要的包[^1]。 #### 导入模块与初始化模型实例在编写Python脚本时，导入`paddleocr.PaddleOCR`类用于创建OCR引擎对象，并指定参数如语言种类、是否启用GPU加速等选项。 ```python from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # 创建默认配置下的OCR读取器 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') ``` 上述代码片段展示了如何构建一个支持角度分类功能且针对英文文本优化过的OCR处理器。 #### 执行文字检测与识别任务调用`ocr.ocr()`函数传入待处理图片路径作为参数，该函数返回包含位置坐标和对应字符串的结果列表；每一组数据代表图像上发现的一个独立文本区域。 ```python img_path = 'example_image.png' result = ocr.ocr(img_path) for line in result: print(line) ``` 这段示例说明了怎样加载一张名为`example_image.png`的测试图样并通过循环遍历输出每条记录的内容。 #### 可视化展示标注效果对于希望直观查看标记框覆盖情况的情况，可以借助辅助绘图函数`draw_ocr()`快速生成带有高亮显示的文字区块的新版副本。 ```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] im_show = draw_ocr(image, boxes, txts) cv2.imshow('Text Detection Result', im_show) cv2.waitKey(0) ``` 这里定义了一套流程来打开原始照片资源转换成适当格式后应用边界矩形描绘最终呈现于屏幕之上供用户检验成效。

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