OCR EasyOCR + PaddleHub 光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）

EasyOCR

pip install opencv-python

pip3 install easyocr

代码教程:使用 EasyOCR 从图像中检测文本
视频教程

简单测试一下

import os
import easyocr
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

IMAGE_PATH = 'Perform-OCR-using-C.jpg'
IMAGE_PATH = 'a.PNG'

reader = easyocr.Reader(['en'],gpu=False)
result = reader.readtext(IMAGE_PATH,paragraph="False")
print(result)

问题处理 模型下载

添加链接描述

# 全局取消证书验证
[easyocr下载模型失败](https://www.cnblogs.com/yqpy/p/14344355.html)

有时不显示下载进度，手动“enter”助力显示：

opencv报错

cv2.error: Unknown C++ exception from OpenCV code
pip install opencv-python==4.1.2.30 -i http://www.kaotop.com/file/tupian/20220706/span span 'Perform-OCR-using-C.jpg'# http://www.kaotop.com/file/tupian/20220706/Perform-OCR-using-C.jpg

reader = easyocr.Reader(['ch_sim'],gpu=False)
result = reader.readtext(IMAGE_PATH,paragraph="False")
print(result)

img = cv2.imread(IMAGE_PATH)
top_left = tuple(result[0][0][0])
bottom_right = tuple(result[0][0][2])
text = result[0][1]
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
img = cv2.rectangle(img,top_left,bottom_right,(0,255,255),3)
img = cv2.putText(img,text,bottom_right, font, 0.5,(0,255,0),2,cv2.LINE_AA)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(img)
plt.show()

字体处理

https://ultralytics.com/assets/Arial.ttf
添加链接描述
在如下地址拷贝字体文件到项目：

C:\Windows\Fonts

PaddleHub一键OCR 安装环境

# python环境
conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 

# 安装paddlepaddle  默认安装CPU版本 https://www.paddlepaddle.org.cn/
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# 安装hub https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v2.1/README_ch.md
pip install paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# 安装模型
hub install chinese_ocr_db_crnn_server==1.1.0

使用

def recognize_text(images=[],
                    paths=[],
                    use_gpu=False,
                    output_dir='ocr_result',
                    visualization=False,
                    box_thresh=0.5,
                    text_thresh=0.5)

参数

paths (list[str]): 图片的路径；
images (list[numpy.ndarray]): 图片数据，ndarray.shape 为 [H, W, C]，BGR格式；
use_gpu (bool): 是否使用 GPU；若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
box_thresh (float): 检测文本框置信度的阈值；
text_thresh (float): 识别中文文本置信度的阈值；
visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件；
output_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 ocr_result；
返回

res (list[dict]): 识别结果的列表，列表中每一个元素为 dict，各字段为：
data (list[dict]): 识别文本结果，列表中每一个元素为 dict，各字段为：
text(str): 识别得到的文本
confidence(float): 识别文本结果置信度
text_box_position(list): 文本框在原图中的像素坐标，4*2的矩阵，依次表示文本框左上，右上，右下，左下顶点的坐标 如果无识别结果则data为[]
save_path (str, optional): 识别结果的保存路径，如不保存图片则save_path为''

import paddlehub as hub
import cv2

ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")
result = ocr.recognize_text(images=[cv2.imread(IMAGE_PATH)])
print(123)

ImportError: This module requires the shapely, pyclipper tools. The running environment does not meet the requirements. Please install the two packages.

pip install shapely
pip install pyclipper

对于图片
http://www.kaotop.com/file/tupian/20220706/Perform-OCR-using-C.jpg
运行1000的时间为212秒

官方教程链接，官方中还有创建网络服务功能。