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【UI自动化实现思路第二章】OCR 图片文字识别方法

news 来源：原创 2025/6/19 16:42:26

一、简介

主要用于通过OCR（光学字符识别）在图像中查找特定文本，并绘制矩形框突出显示。旨在识别图像中的特定文本并标记其位置。。

代码包括：
1. OCRMatch类：用于初始化OCR引擎并查找文本坐标。
2. ocr_match函数：简化调用OCRMatch，查找文本坐标。
3. draw_rectangle函数：在图像上绘制矩形框并标记中心点。
存在潜在问题：边界框坐标提取可能不准确，建议优化为计算最小和最大x、y值以适应非轴对齐文本。

二、代码功能概述

1. OCRMatch类

OCRMatch类是核心组件，用于初始化OCR引擎并执行文本匹配。其功能包括：

初始化： 设置OCR语言，默认俄语（‘ru’），支持中文（‘ch’）、英语（‘en’）等。
字符串比较：使用difflib.SequenceMatcher计算两个字符串的相似度，范围为0到1。
坐标查找： 通过OCR识别图像中的文本，过滤置信度低于0.75的结果，基于相似度阈值（默认0.8）返回匹配文本的坐标。

代码片段：

注意： PaddleOCR返回的边界框为四个点的坐标（x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4）

class OCRMatch:
    def __init__(self, ocr_language='ru'):
        self.ocr_language = ocr_language
        self._ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang=self.ocr_language)
    
    @staticmethod
    def _compare_strings(str1, str2):
        seq_matcher = difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2)
        return seq_matcher.ratio()
    
    def find_text_coordinates(self, image, text, threshold=0.8):
        result = self._ocr.ocr(image, cls=True)
        for idx in result[0]:
            if not isinstance(idx[1][0], str) and idx[1][1] < 0.75:
                continue
            similarity = self._compare_strings(idx[1][0], text)
            if similarity >= threshold:
                # 计算矩形对角点坐标
                x_coords = [idx[0][0], idx[0][2], idx[0][4], idx[0][6]]
                y_coords = [idx[0][1], idx[0][3], idx[0][5], idx[0][7]]
                x_min, x_max = min(x_coords), max(x_coords)
                y_min, y_max = 4. min(y_coords), max(y_coords)
                
                points = ((x_min, y_min), (x_max, y_max))
                conf = idx[1][1]
        return points, conf

2. ocr_match函数

ocr_match函数是OCRMatch类的包装，简化调用过程。它接受图像、目标文本、阈值和语言参数，返回匹配文本的坐标。

代码片段：

def ocr_match(image, text, threshold=0.8, language='ru'):
    points, conf = OCRMatch(language).find_text_coordinates(image, text, threshold)
    return points

3. draw_rectangle函数

draw_rectangle函数用于在图像上绘制矩形框，标记文本位置，并计算并返回矩形中心点。它使用OpenCV加载图像，绘制矩形，并标记中心点。

代码片段：

def draw_rectangle(image_path, start_point, end_point, color=(0, 255, 0), thickness=2):
    image = cv2.imread(image_path)
    if image is None:
        raise ValueError(f"无法加载图片: {image_path}")
    cv2.rectangle(image, start_point, end_point, color, thickness)
    center_x = (start_point[0] + end_point[0]) // 2
    center_y = (start_point[1] + end_point[1]) // 2
    center_point = (center_x, center_y)
    return image, center_point