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一 . 获取图片信息种对应坐标区域日期信息 #xff08;类型为1#xff1a;http链接 类型为 2本地图片路径#xff09;
二 . ocr图片识别日期信息获取#xff0c;调用获取图片区域相应位置方法
三 . 如有所需获取rtsp流回放格式
四 . 完整代码如下 #xff08…目录
一 . 获取图片信息种对应坐标区域日期信息 类型为1http链接 类型为 2本地图片路径
二 . ocr图片识别日期信息获取调用获取图片区域相应位置方法
三 . 如有所需获取rtsp流回放格式
四 . 完整代码如下 路径可根据自己实际需求替换 当今数字化的时代我们经常需要从图像中提取信息以便进行后续的处理和分析。其中日期 信息作为一种重要的时间标记常常存在于各种图像中例如照片、截图等。然而要手动从图像中提取日期信息是一项耗时且繁琐的任务特别是当图像数量庞大时。因此我们需要一种自动化的方式来实现这一任务。 PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的开源 OCROptical Character Recognition光学字符识别工具库它提供了强大的文字识别功能能够准确地从图像中识别出各种文字信息包括日期。在本文中我们将探讨如何利用 PaddleOCR 来实现图像中日期信息的自动识别。 本文要解决的问题从图像中提取日期信息并生成rtsp视频回放URL 一 . 获取图片信息种对应坐标区域日期信息 类型为1http链接 类型为 2本地图片路径
# 读取图片识别相应位置坐标获取 类型为1http 类型为 2本地图片路径
def x_y_get(image,type):if type 1:# Nginx图片的访问地址# image_url http://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpgimage_url image# 下载图片response requests.get(image_url)image_data response.content# 将图片数据加载为OpenCV图像image_array np.frombuffer(image_data, np.uint8)image cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR)else:# 读取图像image cv2.imread(image)# 定义要截取的区域的坐标x, y, w, h 20, 0, 800, 100 # 坐标# 截取图像区域cropped_image image[y:yh, x:xw]# 将截取的图像转换为灰度图像gray_image cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# # 展示处理后的图像# plt.imshow(cropped_image, cmapgray)# plt.axis(off) # 关闭坐标轴# plt.show()return gray_image
二 . ocr图片识别日期信息获取调用获取图片区域相应位置方法
# ocr图片识别日期信息获取
def paddle_ocr(path,type):# 调用--读取图片识别相应位置坐标获取gray_image x_y_get(path,type)# 加载PaddleOCR模型ocr PaddleOCR(use_angle_clsTrue, langch)# 定义一个函数来提取日期def extract_dates(ocr_result):dates []for line in ocr_result:for word in line:# 中文过滤linee re.sub([\u4e00-\u9fa5], , word[1][0])# 识别结果将中文进行过滤但是列表位置可能不一需要进行判断if linee ! :dates.append(linee)# 将结果进行join为时间格式dates .join(dates).replace(-,).replace(:,).replace( ,).replace(—,).replace(,)return dates# 执行OCR识别result ocr.ocr(gray_image, clsTrue)# 提取日期信息dates extract_dates(result)return dates
三 . 如有所需获取rtsp流回放格式
# 对应字符串日期转换处理获取前五秒时间与后五秒时间-- 组装成rtsp返回格式
def get_time(original_timestamp):# 解析字符串为datetime对象dt datetime.strptime(original_timestamp, %Y%m%d%H%M%S)# 往前五秒before_5_seconds dt - timedelta(seconds5)# 往后五秒after_5_seconds dt timedelta(seconds5)# 转换回字符串格式与原格式一致before_5_str before_5_seconds.strftime(%Y%m%d%H%M%S)after_5_str after_5_seconds.strftime(%Y%m%d%H%M%S)# 组成rtsp回放所需格式time ?starttime{}t{}zendtime{}t{}z.format(before_5_str[0:8], before_5_str[8:], after_5_str[0:8],after_5_str[8:])return time# ocr识别获取时间日期 类型为1--http 类型为2--本地
# res paddle_ocr(rhttp://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpg,1)
res paddle_ocr(rD:\python_project\uu\Seal_monitoring_system\static\em_16.jpg,2)
print(res)# 获取rtsp前段流
rtsp rtsp://admin:1qaz2wsx!QW192.168.7.38:554/Streaming/tracks/101# ocr时间日期传入来获取rtsp前后五秒格式--后段流
get_time_data get_time(res)# 拼接为完整回放流
rtsp rtspget_time_data
print(rtsp)
四 . 完整代码如下 路径可根据自己实际需求替换
import cv2
import re
import requests
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfrom paddleocr import PaddleOCR
from datetime import datetime, timedelta# 读取图片识别相应位置坐标获取 类型为1http 类型为 2本地
def x_y_get(image,type):if type 1:# Nginx图片的访问地址# image_url http://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpgimage_url image# 下载图片response requests.get(image_url)image_data response.content# 将图片数据加载为OpenCV图像image_array np.frombuffer(image_data, np.uint8)image cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR)else:# 读取图像image cv2.imread(image)# 定义要截取的区域的坐标x, y, w, h 20, 0, 800, 100 # 坐标# 截取图像区域cropped_image image[y:yh, x:xw]# 将截取的图像转换为灰度图像gray_image cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# # 展示处理后的图像# plt.imshow(cropped_image, cmapgray)# plt.axis(off) # 关闭坐标轴# plt.show()return gray_image# ocr图片识别日期信息获取
def paddle_ocr(path,type):# 调用--读取图片识别相应位置坐标获取gray_image x_y_get(path,type)# 加载PaddleOCR模型ocr PaddleOCR(use_angle_clsTrue, langch)# 定义一个函数来提取日期def extract_dates(ocr_result):dates []for line in ocr_result:for word in line:# 中文过滤linee re.sub([\u4e00-\u9fa5], , word[1][0])# 识别结果将中文进行过滤但是列表位置可能不一需要进行判断if linee ! :dates.append(linee)# 将结果进行join为时间格式dates .join(dates).replace(-,).replace(:,).replace( ,).replace(—,).replace(,)return dates# 执行OCR识别result ocr.ocr(gray_image, clsTrue)# 提取日期信息dates extract_dates(result)return dates# 对应字符串日期转换处理获取前五秒时间与后五秒时间-- 组装成rtsp返回格式
def get_time(original_timestamp):# 解析字符串为datetime对象dt datetime.strptime(original_timestamp, %Y%m%d%H%M%S)# 往前五秒before_5_seconds dt - timedelta(seconds5)# 往后五秒after_5_seconds dt timedelta(seconds5)# 转换回字符串格式与原格式一致before_5_str before_5_seconds.strftime(%Y%m%d%H%M%S)after_5_str after_5_seconds.strftime(%Y%m%d%H%M%S)# 组成rtsp回放所需格式time ?starttime{}t{}zendtime{}t{}z.format(before_5_str[0:8], before_5_str[8:], after_5_str[0:8],after_5_str[8:])return time# ocr识别获取时间日期 类型为1--http 类型为2--本地
# res paddle_ocr(rhttp://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpg,1)
res paddle_ocr(rD:\python_project\uu\Seal_monitoring_system\static\em_16.jpg,2)
print(res)# 获取rtsp前段流
rtsp rtsp://admin:1qaz2wsx!QW192.168.7.38:554/Streaming/tracks/101# ocr时间日期传入来获取rtsp前后五秒格式--后段流
get_time_data get_time(res)# 拼接为完整回放流
rtsp rtspget_time_data
print(rtsp)
