本篇內容介紹了“python的PaddleOCR庫怎么使用”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

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說明

1、PaddleOCR是基于深度學習的ocr識別庫，中文識別精度相當還不錯，能夠應對大多數文字提取需求。

2、需要依次安裝三個依賴庫，shapely庫可能會受到系統的影響，出現安裝錯誤。

安裝命令

pip install paddlepaddle
pip install shapely
pip install paddleocr

代碼實現

 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True,)
# 輸入待識別圖片路徑
img_path = r"d:Desktop4A34A16F-6B12-4ffc-88C6-FC86E4DF6912.png"
# 輸出結果保存路徑
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
    for line in result:
        print(line)
 
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)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.show()

內容擴展：

簡介

PaddleOCR旨在打造一套豐富、領先、且實用的OCR工具庫，助力使用者訓練出更好的模型，并應用落地。

近期更新

• 2020.8.26 更新OCR相關的84個常見問題及解答，具體參考FAQ

• 2020.8.24 支持通過whl包安裝使用PaddleOCR，具體參考Paddleocr Package使用說明

• 2020.8.21 更新8月18日B站直播課回放和PPT，課節2，易學易用的OCR工具大禮包，獲取地址

• 2020.8.16 開源文本檢測算法SAST和文本識別算法SRN

• 2020.7.23 發布7月21日B站直播課回放和PPT，課節1，PaddleOCR開源大禮包全面解讀，獲取地址

• 2020.7.15 添加基于EasyEdge和Paddle-Lite的移動端DEMO，支持iOS和Android系統

特性

• 超輕量級中文OCR模型，總模型僅8.6M

• 單模型支持中英文數字組合識別、豎排文本識別、長文本識別

• 檢測模型DB（4.1M）+識別模型CRNN（4.5M）

• 實用通用中文OCR模型

• 多種預測推理部署方案，包括服務部署和端側部署

• 多種文本檢測訓練算法，EAST、DB、SAST

• 多種文本識別訓練算法，Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE、SRN

• 可運行于Linux、Windows、MacOS等多種系統

“python的PaddleOCR庫怎么使用”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注創新互聯網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！

網站標題：python的PaddleOCR庫怎么使用
本文URL：http://m.newbst.com/article48/gdcphp.html

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