人生苦短,快学Python!
在之前的文章里,我们多次尝试用Python实现文本OCR识别!
今天我们要搞一个升级版:直接写一个 图像文字识别OCR工具 !
引言最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求,在工作、生活中常常会用到,比如 票据、漫画、扫描件、照片的文本提取 。
博主基于 PyQt + labelme + PaddleOCR 写了一个桌面端的OCR工具,用于快速实现图片中 文本区域自动检测+文本自动识别 。
识别效果如下图所示:
干货主要有:① 200 多本 Python 电子书(和经典的书籍)应该有
② Python标准库资料(最全中文版)
③ 项目源码(四五十个有趣且可靠的练手项目及源码)
④ Python基础入门、爬虫、网络开发、大数据分析方面的视频(适合小白学习)
⑤ Python学习路线图(告别不入流的学习)
Python学习Q群101677771
文章插图
▲OCR工具识别效果
所有框选区域为OCR算法自动检测,右侧列表有每个框对应的文字内容;点击右侧“识别结果”中的文本记录,然后点击“复制到剪贴板”即可复制该文本内容 。
功能列表
- 文本区域检测+文字识别
- 文本区域可视化
- 文字内容列表
- 图像、文件夹加载
- 图像滚轮缩放查看
- 绘制区域、编辑区域
- 复制所选文本识别结果
创建或者选择一个虚拟环境,安装需要用到的第三方库 。
conda create -n ocrconda activate ocr安装框架【用python写斐波那契数列 用Python写了一个图像文字识别OCR工具】如果你没有NVIDIA GPU,或GPU不支持CUDA,可以安装CPU版本:# CPU版本pip install paddlepaddle==2.1.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 如果你的GPU安装过CUDA9或CUDA10,cuDNN 7.6+,可以选择下面这个GPU版本:# GPU版本python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple安装 PaddleOCR安装paddleocr:pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本版面分析,需要安装 Layout-Parser:pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl测试安装是否成功安装完成后,测试一张图片 --image_dir ./imgs/11.jpg ,采用中英文检测+方向分类器+识别全流程:paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false输出一个list:文章插图
在python中调用
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")# need to run only once to download and load model into memoryimg_path = './imgs/11.jpg'result = ocr.ocr(img_path, cls=True)for line in result:print(line)输出结果是一个list,每个item包含了文本框,文字和识别置信度:[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], ['纯臻营养护发素', 0.964739]] [[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], ['产品信息/参数', 0.98069626]] [[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], ['(45元/每公斤,100公斤起订)', 0.9676722]] ......
界面部分界面部分基于pyqt5实现,其中pyqt GUI程序开发入门和环境配置,详见一篇博客(具体见文末) 。
主要步骤:
界面布局设计在QtDesigner中拖拽控件,完成程序界面布局,并保存 *.ui 文件 。
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利用 pyuic 自动生成界面代码在 pycharm 的项目文件结构中找到 *.ui 文件,右键——External Tools——pyuic,会在ui文件同级目录下自动生成界面 ui 的 Python 代码 。
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编写界面业务类业务类 MainWindow 实现程序逻辑和算法功能,与前面第2步生成的ui实现解耦,避免每次修改ui文件会影响业务代码 。ui界面上的控件可以通过 self._ui.xxxObjectName 访问 。
class MainWindow(QMainWindow): FIT_WINDOW, FIT_WIDTH, MANUAL_ZOOM = 0, 1, 2 def __init__(self):super().__init__()# 调用父类构造函数,创建QWidget窗体self._ui = Ui_MainWindow()# 创建ui对象self._ui.setupUi(self)# 构造uiself.setWindowTitle(__appname__)# 加载默认配置config = get_config()self._config = config# 单选按钮组self.checkBtnGroup = QButtonGroup(self)self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_ocr)self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_det)self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_recog)self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_layoutparser)self.checkBtnGroup.setExclusive(True)实现界面业务逻辑对主界面上的按钮、列表、绘图控件进行 信号槽连接 。自定义的槽函数不用专门声明,如果是自定义的信号,需要在类__init__()前加上 yourSignal= pyqtSignal(args) 。这里以按钮响应函数、列表响应函数为例 。按钮点击的信号是 clicked ,listWidget列表切换选择的信号是 itemSelectionChanged 。
# 按钮响应函数self._ui.btnOpenImg.clicked.connect(self.openFile)self._ui.btnOpenDir.clicked.connect(self.openDirDialog)self._ui.btnNext.clicked.connect(self.openNextImg)self._ui.btnPrev.clicked.connect(self.openPrevImg)self._ui.btnStartProcess.clicked.connect(self.startProcess)self._ui.btnCopyAll.clicked.connect(self.copyToClipboard)self._ui.btnSaveAll.clicked.connect(self.saveToFile)self._ui.listWidgetResults.itemSelectionChanged.connect(self.onItemResultClicked)5. 运行看看效果运行 python main.py 即可启动GUI程序 。打开图片→选择语言模型ch(中文)→选择文本检测+识别→点击开始,检测完的文本区域会自动画框,并在右侧识别结果——文本Tab页的列表中显示 。
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所有检测出文本的区域列表,在识别结果——区域Tab页:
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软件代码由于时间有限,软件细节功能还需进一步完善 。代码已开源到 gitee 上,欢迎感兴趣的朋友提pull request,共同修改完善 。
代码开源地址:
https://gitee.com/signal926/ocr-gui-demo
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