金山建设机械网站,评论回复网站怎么做,一键优化什么意思,手机上网站大家好#xff0c;我是微学AI#xff0c;今天给大家带来OCR的分栏识别。
一、文本分栏的问题
在OCR识别过程中#xff0c;遇到文字是两个分栏的情况确实是一个比较常见的问题。通常情况下#xff0c;OCR引擎会将文本按照从左到右#xff0c;从上到下的顺序一行一行地识别…大家好我是微学AI今天给大家带来OCR的分栏识别。
一、文本分栏的问题
在OCR识别过程中遇到文字是两个分栏的情况确实是一个比较常见的问题。通常情况下OCR引擎会将文本按照从左到右从上到下的顺序一行一行地识别。这种方式对于单栏或者少量分栏的文本来说是有效的但是对于两个或者更多分栏的文本来说就有些棘手了。 在这种情况下OCR引擎往往会将整个文本当作一行来处理这就导致了分栏信息的丢失。如果直接将整个文本传递给OCR引擎那么它会试图将所有的文字一起识别而没有办法分辨哪些文字属于哪个栏目。 二、解决方案 为了解决这个问题我们需要首先将文本分成两个栏目然后再分别进行OCR识别。这个过程可以手动完成也可以借助一些自动化工具。例如可以使用图像处理算法来检测出文本中的分栏线然后将文本按照这些线进行分割。 一旦将文本分成了两个栏目就可以对每个栏目进行独立的OCR识别。这样可以保留分栏信息同时提高识别精度。 对于三栏或者更多分栏的文本也可以采用类似的方法进行处理。首先将文本分成多个栏目然后再对每个栏目进行独立的OCR识别。 需要注意的是将文本按照分栏进行切分会增加处理复杂度和运算量可能会降低处理速度和识别准确率。因此在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。
三、代码实现
import cv2
from paddleocr import PaddleOCR
# 加载OCR引擎
engine PaddleOCR(enable_mkldnnTrue, use_angle_clsFalse)#分两栏识别
def recognize_multicolumn_text2(image_path,left_ratio0.5):# 读取图片img cv2.imread(image_path)# 将图片转为灰度图gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 获取图片的高度和宽度height, width gray.shape# 将图片分成左右两栏分别识别left_width int(width * left_ratio)left_img gray[:, :left_width]right_img gray[:, left_width:]titles []left_textimage2text(left_img)right_textimage2text(right_img)titles.extend(left_text)titles.extend(right_text)# 将识别出的两栏文字拼接起来#result_text left_text right_textfor i in titles:print(i)return titles#分三栏识别
def recognize_multicolumn_text3(image_path, left_ratio0.3333, middle_ratio0.6667):# 读取图片img cv2.imread(image_path)# 将图片转为灰度图gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 获取图片的高度和宽度height, width gray.shape# 将图片分成三栏分别识别left_width int(width * left_ratio)middle_width int(width * middle_ratio)left_img gray[:, :left_width]middle_img gray[:, left_width:middle_width]right_img gray[:, middle_width:]titles []left_text image2text(left_img)middle_text image2text(middle_img)right_text image2text(right_img)titles.extend(left_text)titles.extend(middle_text)titles.extend(right_text)for i in titles:print(i)return titles# 图片OCR转文本信息
def image2text(path):result engine.ocr(path)print(识别结果:)title []title_append title.appendfor key in result[0]:key[-1] list(key[-1])key[-1][0] key[-1][0].replace(\n, )title_append(key[-1][0])return titleimage 200.jpg
recognize_multicolumn_text3(image)
代码提供了分栏识别与分三栏识别的函数可以扩展N栏根据需求设定。
对于分三栏的问题也一样可以识别 识别效果还可以调用函数之后可以进行批量识别可以识别PDF,和图库的文件实现批量识别。
OCR分栏识别是OCR技术的一个应用领域它可以在处理多列或多块的文本时将文本分割成段落、行和字符并对它们进行识别。
OCR分栏识别的主要优势
1. 能够自动识别并分割多栏文本从而加快文本提取和理解速度。
2. 可以处理各种类型的文档如书籍、报纸、表格等。
3. 提高了文本提取和处理的准确性和效率降低了人工处理的成本。
4. 可以使数字化文件搜索和浏览更加方便。
总之OCR分栏识别可以将传统的文本处理转换为数字化的自动处理为企业和个人节省时间和成本提升效率和准确性。
