Python 图片文字识别的实现之PaddleOCR
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readme.md,,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:python 机器学习第一章环境配置图解流程
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 https://mirror.baidu.com/pypi/simple
layoutparser安装
pip3 install -u https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
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 https://mirror.baidu.com/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 : test.py @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/2.jpg' result = ocr.ocr(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 = 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') im_show = image.fromarray(im_show) im_show.save('result.jpg')
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quickstart.md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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