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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