特好用的文字识别库---paddleocr
文章目录
- 1、特点
- 2、应用场景
- 3、安装
- 4、简单使用
PaddleOCR 是百度公司开源的一款强大的文字识别工具
1、特点
- 多算法支持
采用了多种先进的深度学习算法,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和注意力机制等,能够对文字图像进行高效的特征提取和识别。
对于文本检测,使用了 EAST、DB 等算法,能够准确地定位文本在图像中的位置,无论文本是水平、倾斜还是弯曲的,都能有较好的检测效果。
在文本识别方面,支持 CRNN、Rosetta 等算法,能够对各种字体、大小和风格的文字进行准确识别。
- 高精度
经过大量数据的训练和优化,在多种公开数据集以及实际应用场景中都能达到较高的识别准确率。无论是清晰的印刷文字还是手写文字,甚至是在复杂背景、低分辨率等恶劣条件下的文字,都有出色的识别表现。
多语言支持
支持多种语言的文字识别,包括中文、英文、日文、韩文、法文、德文等常见语言,以及一些少数民族语言和特殊语言。这使得它在全球范围内的各种应用场景中都能发挥作用。
- 高性能
采用了高效的计算架构和优化技术,能够在保证识别精度的同时,实现快速的识别处理。可以在 CPU、GPU 等多种计算设备上运行,并且支持并行计算和分布式训练,能够满足不同规模和性能要求的应用场景。
2、应用场景
- 文档处理
可以快速准确地将纸质文档中的文字转换为电子文本,方便进行编辑、存储和检索。常用于办公自动化、数字化图书馆等领域。
数字图像处理
在图像编辑、图像识别等应用中,能够识别图像中的文字信息,为后续的处理和分析提供基础。例如,在图像搜索引擎中,通过识别图像中的文字来提高搜索的准确性和效率。
- 视频内容分析
对于视频中的字幕、标识等文字信息进行识别和提取,有助于视频内容的理解、索引和翻译。常用于视频监控、视频编辑、视频推荐等领域。
- 移动应用
在手机拍照识别、扫描应用等移动场景中,用户可以通过手机摄像头拍摄包含文字的图片,PaddleOCR 能够快速识别其中的文字,实现文字提取、翻译等功能。
3、安装
可以直接使用 pip 命令进行安装
pip install paddleocr
4、简单使用
import os
from django.conf import settings
import uuid
import paddleocr
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
# Create your views here.
@csrf_exempt
def text_reco(request):
try:
file = request.FILES['file']
filename = file.name.split('.')[-1]
filename = '{}.{}'.format(uuid.uuid4(), filename)
filename = os.path.join('recognition', filename)
file_path = os.path.join(settings.MEDIA_ROOT, filename)
with open(file_path, 'wb+') as f:
for chunk in file.chunks():
f.write(chunk)
ocr = paddleocr.PaddleOCR(use_angle_cls=True)
result = ocr.ocr(file_path)
retext = ''
for line in result:
for li in line:
text = li[1][0]
retext += str(text) + '\n'
print(retext)
except Exception as e:
return JsonResponse({'rtncode': 0, 'rtnmsg': '错误:{0}'.format(e.args), 'rtndata': ''})
os.remove(file_path)
return JsonResponse({'rtncode': 1, 'rtnmsg': 'success', 'rtndata': retext})
例如
结果
12:01
11TUEI 285