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随着人工智能技术的不断发展光学字符识别OCR技术在各行各业得到了广泛应用。OCR技术能够将图片、扫描件等非结构化数据中的文字信息提取出来转换为可编辑的文本格式。在我国百度开源了一款优秀的OCR工具——PaddleOCR它凭借其高性能、易用性等特点受到了广大开发者的喜爱。本文将为您详细介绍PaddleOCR及其应用。
二、PaddleOCR简介
PaddleOCR是一款基于飞桨深度学习平台开发的开源OCR工具具有以下特点 高性能PaddleOCR采用了先进的深度学习技术识别速度快准确率高。 轻量级PaddleOCR支持多种部署方式包括服务器端、移动端和嵌入式设备满足不同场景的需求。 多语言支持PaddleOCR支持多种语言识别包括中文、英文、日文、韩文等。 简单易用PaddleOCR提供了丰富的API接口方便开发者快速集成到自己的项目中。 持续更新PaddleOCR团队持续优化算法更新版本为用户提供更好的使用体验。
三、PaddleOCR核心技术 文本检测PaddleOCR采用CRAFTCharacter Region Awareness for Text detection算法进行文本检测能够准确识别各种场景下的文字区域。 文本识别PaddleOCR采用CRNNConvolutional Recurrent Neural Network算法进行文本识别结合CTCConnectionist Temporal Classification损失函数实现高效准确的文字识别。 端到端训练PaddleOCR支持端到端训练用户可以根据自己的需求自定义训练数据优化模型性能。
四、PaddleOCR应用场景 文档数字化PaddleOCR可用于将纸质文档、扫描件等转换为可编辑的电子文档提高办公效率。 身份证识别PaddleOCR可应用于身份证、驾驶证等证件信息的自动提取简化信息录入流程。 车牌识别PaddleOCR可用于车牌识别广泛应用于智能交通、停车场管理等场景。 表格识别PaddleOCR支持表格识别可应用于财务报表、问卷调查等场景的数据提取。 语音助手PaddleOCR可结合语音识别技术实现语音助手场景下的文字识别需求。
五、总结
PaddleOCR是一款高性能、易用、多语言支持的OCR工具适用于多种场景的文字识别需求。随着人工智能技术的不断进步PaddleOCR将在更多领域发挥重要作用助力企业提高办公效率降低运营成本。感兴趣的读者可以尝试使用PaddleOCR探索更多应用可能性。 import os
os.environ[PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION] pythonfrom paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
from PIL import Image
import numpy as npocr PaddleOCR(use_angle_clsTrue, langch)img_path 博物馆物业服务投标方案_194.jpg
img Image.open(img_path).convert(RGB)
img np.array(img)
result ocr.ocr(img, clsTrue)for line in result:for e in line:print(e[1][0])# image Image.open(img_path).convert(RGB)
# boxes [line[0] for line in result]
# txts [line[1][0] for line in result]
# scores [line[1][1] for line in result]
# im_show draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path测试1.ttf)
# im_show Image.fromarray(im_show)
# im_show.save(result.jpg)
