如何识别图片文字，PaddleOCR机器学习开源项目使用 | 机器学习

时间：2024-11-08 08:14:14

目录

前言

项目使用

项目结构

环境部署

测试代码

参数补充

总结

前言

什么是OCR?

光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR），是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。简而言之，检测图像中的文本资料，并且识别出文本的内容。

那么有哪些应用场景呢？

其实我们日常生活中处处都有ocr的影子，比如在疫情期间身份证识别录入信息、车辆车牌号识别、自动驾驶等。我们的生活中，机器学习已经越来越多的扮演着重要角色，也不再是神秘的东西。

OCR的技术路线是什么呢？

ocr的运行方式如下图，输入->图像预处理->文字检测->文本识别->输出。

 

本文主要是介绍一个博主使用的比较好的OCR开源项目，在这里分享给大家——PaddleOCR。

项目Github地址: PaddleOCR地址

我会按照刚接触的状态，梳理一下验证使用该项目的过程。

项目使用

先把项目从github上clone下来，慢慢分析。

项目结构

首先我们看一下项目的构造。

发现项目有中文的介绍说明，这就很方便了，点开按照官方的说明开始操作。

环境部署

点开,，可以从文档教程中看到第一步就是教你如何安装环境。

 

由于内容过多，我就做个概括，方便大家直接上手。

1、安装Anaconda，构造虚拟环境

这里可以参考我的另一篇文章，里面很详细：机器学习基础环境部署 | 机器学习系列_阿良的博客-****博客_机器学习 环境搭建

官方给的是python3.8的虚拟环境，我们也构造一个，打开Anaconda Prompt。

 

输入命令：

conda create -n paddle_env python=3.8

激活环境：

conda activate paddle_env

2、依赖包下载

paddlepaddle安装

pip install paddlepaddle -i /pypi/simple

layoutparser安装

pip3 install -U /whl/layoutparser-0.0.

Shapely安装，这个需要下载，下载地址：Shapely下载地址

我选的是这个

安装命令：

pip install Shapely-1.8.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

 

paddleocr安装

pip install paddleocr -i /pypi/simple

好的，环境有点多，都安装好了就开始上手使用吧。

测试代码

官方给出了两种模式，一是命令行执行，一是代码执行。为了直观的看到配置，我这里使用的是代码模式。

准备一张带文字的图片

测试代码如下

#!/user/bin/env python
# coding=utf-8
"""
@project : ocr_paddle
@author  : huyi
@file   : 
@ide    : PyCharm
@time   : 2021-11-15 14:56:20
"""
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False,
                lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory
img_path = './data/'
result = (img_path, cls=True)
for line in result:
    # print(line[-1][0], line[-1][1])
    print(line)

# 显示结果
from PIL import Image

image = (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/')
im_show = (im_show)
im_show.save('')

 

代码说明

1、因为我的电脑没有显卡，所以设置了use_gpu=False。

2、显示结果部分会将识别的文字用框标出来，并且展示识别的结果。

验证一下

 

我们看到，打印的内容有识别出来的每句话所在的图片位置，以及识别结果和可信度。而上面的结果图中，将每句话对应的文字都框了出来。效果很不错！

参数补充

官方还给出了一些参数，可以调整输出的内容。可以参看文件。参数补充：

- 单独使用检测：设置`--rec`为`false`
- 单独使用识别：设置`--det`为`false`

官方还提供一个标准的json结构输出数据

  PP-Structure的返回结果为一个dict组成的list，示例如下

  ```shell
  [{   'type': 'Text',
        'bbox': [34, 432, 345, 462],
        'res': ([[36.0, 437.0, 341.0, 437.0, 341.0, 446.0, 36.0, 447.0], [41.0, 454.0, 125.0, 453.0, 125.0, 459.0, 41.0, 460.0]],
                  [('Tigure-6. The performance of CNN and IPT models using difforen', 0.90060663), ('Tent  ', 0.465441)])
    }
  ]
  ```

总结

总的来说，这个项目还是很有意思的，训练的部分我就不多赘述了，毕竟准备数据挺麻烦的。回头我再想想这个项目可不可以魔改成好用的工具。

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        我们根本不需要最后的落脚点，只要不断前进就好了，只要不停下，道路就会不断延伸。——《进击的巨人》

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