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python常用的OCR文字识别与图片定位方式

python常用的OCR文字识别与图片定位方式

前言

统一版本

如果想一次性调用成功,最好与本教程所用的版本保持一致

python版本:

3.10

PyCharm版本:

PyCharm 2022.1.2

更换pip源

平常使用python自带的pip进行安装是比较慢的,该处推荐几个自己用着比较快的源,可以进行替换

百度源:

https://mirror.baidu.com/pypi/simple

清华大学:

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

如果使用的是命令窗口的形式,只需要在安装的包名后面添加个 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple即可,如下所示

pip install paddlepaddle==2.4.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果使用的是PyCharm

1.在左下角找到

Python Packages

2点击设置按钮
3.起个名字
4.输入源
5.点击确定
6.此时PyCharm中的源添加完毕,在使用Python Interpreter的时候,即可选择对应的源进行下载,提高下载速度

按照如图所示即可
在这里插入图片描述

1. Python调用百度文字识别ocr的实现方式

1.1 使用PyCharm安装依赖

首先,使用PyCharm创建好一个项目,设置如图所示
在这里插入图片描述

使用PyCharm创建完成一个项目后,开始安装必要的插件,本案例使用的是Python Interpreter。
路径为File–>Settings–>Project:你的项目名称–>Python Interpreter
如下图所示,备注:示例中是已经安装后的,如果是首次创建,则只有三个包

在这里插入图片描述
开始安装运行所需要的依赖

baidu-aip

版本为

4.16.8

点击图中红框中的 + 号
在这里插入图片描述
在搜索框中,输入要安装的包名,选择合适的源(

此处请参考前言中的更换pip源,如果未添加其他的源,则只显示一个baidu-aip

)进行下载,如图所示,可以选择版本,确定好版本后,点击下面的Install Package进行安装即可。接下来的包安装与该方式相同,如果有其他包安装的话,不再进行截图,下载方式参考该处即可
在这里插入图片描述

chardet

具体安装详情请参考baidu-api,版本为5.1.0

1.2 代码实现

准备工作

需求自己先在百度工作台上找到对应的APP_ID 、API_KEY 、SECRET_KEY
具体怎么找请自行百度

经过前面的步骤,已经安装了启动代码所需要的依赖,此时,把该代码复制到自己的项目中,稍作修改即可

import os.path
from aip import AipOcr

if __name__ =='__main__':""" 你的 APPID AK SK """
    APP_ID ='你的APP_ID'
    API_KEY ='你的API_KEY '
    SECRET_KEY ='你的SECRET_KEY '
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)""" 相对路径,在项目跟路径下,创建个img文件夹,然后文件夹中有个zhuogui.png图片,用来进行测试是否可用 """
    img_dir_path =r'img'
    imagepath = os.path.join(img_dir_path,'zhuogui.png')withopen(imagepath,'rb')as fp:"""识别到信息以字典形式返回"""
        dic = client.general(fp.read())print(dic)"""遍历字典与想要的文案对比如果对比到就返回坐标"""
    exit(0)

1.3 运行结果展示

效果如下图所示
在这里插入图片描述

2. Python实现图片匹配与定位

该实现方式适用于以下场景:
如给定一张小图片,判断该图片是否在另一张图片中;或者在一张大图片中,截出来一小部分图片,然后定位该图片在大图中的位置

2.1 安装依赖

在运行项目前,需要先安装如下依赖,具体安装方式,请参考标题1中的

baidu-aip

的方式进行安装

aircv

版本为

1.4.6

opencv-python

版本为

4.6.0.66

2.2 python代码实现

import aircv as ac

# Press the green button in the gutter to run the script.if __name__ =='__main__':# 源文件,要在该图片中进行查找,被注释的方式为java传参# imsrc = ac.imread(sys.argv[1])
    imsrc = ac.imread('D:\code\yujian\yujian-admin\src\main\\resources\static\image\coordinate.png')# 查找的图标,需要查找的图标,被注释的方式为java传参# imobj = ac.imread(sys.argv[2])
    imobj = ac.imread('D:\code\yujian\yujian-admin\src\main\\resources\static\image\c0002.png')# {'confidence': 0.5435812473297119, 'rectangle': ((394, 384), (394, 416), (450, 384), (450, 416)), 'result': (422.0, 400.0)# confidence:匹配相似率# rectangle:匹配图片在原始图像上四边形的坐标# result:匹配图片在原始图片上的中心坐标点,也就是我们要找的点击点# similarity = ac.imread(sys.argv[3])# match_result = ac.find_template(imsrc, imobj, 0.70)
    match_result = ac.find_template(imsrc, imobj,0.70)if match_result isnotNone:
        match_result['shape']=(imsrc.shape[1], imsrc.shape[0])# 0为高,1为宽print(match_result);

2.3 运行结果展示

如下图所示,返回小图片在大图片中的坐标位置
在这里插入图片描述

3.python调用PaddleOCR

详细信息,可去飞桨官网进行查看,本教程只介绍简单的使用与安装

3.1 安装依赖

在运行项目前,需要先安装如下依赖,具体安装方式,请参考标题1中的

baidu-aip

的方式进行安装

paddlepaddle

版本为

2.4.1

paddleocr

版本为

2.6.1.2

备注:
1.安装包较大,时间较长,PyCharm导入时间也长,耐心等待即可
2. 安装完成后,可以先看下numpy包的版本,如果是1.24.0,则更换为1.23.2即可,否则运行时会报错

3.2 python中的代码

import os
from paddleocr import PaddleOCR
import cv2
from math import*import numpy as np

defimg_match(img_address):
    ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch", use_gpu=False)# 该处注释掉了其他的字库,如果需要下面的字库,可在github上自行下载,该教材以上面的简单字库为例,复制即用#ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch",#               rec_model_dir='../models/ch_PP-OCRv3_rec_slim_infer/',#               cls_model_dir='../models/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_infer/',#               det_model_dir='../models/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer/')
    src_img = cv2.imread(img_address)
    h, w = src_img.shape[:2]
    big =int(sqrt(h * h + w * w))
    big_img = np.empty((big, big, src_img.ndim), np.uint8)
    yoff =round((big - h)/2)
    xoff =round((big - w)/2)
    big_img[yoff:yoff + h, xoff:xoff + w]= src_img
    # 文字识别
    matRotate = cv2.getRotationMatrix2D((big *0.5, big *0.5),0,1)
    dst = cv2.warpAffine(big_img, matRotate,(big, big))
    result = ocr.ocr(dst, cls=True)
    results =""for text in result:for value in text:
            results = results +str(value[1])print(results)if __name__ =='__main__':
    
    img_dir_path =r'img'
    imagepath = os.path.join(img_dir_path,'zhuogui.png')
    img_match(imagepath)# 此处可以更换成字符串的绝对路径,如果更换为绝对路径的话,上面三行需要删除# img_match("G:\\360MoveData\\Users\\86177\\Desktop\\zhuogui.png")

3.3 执行结果

正确执行结果如下(如果执行的时候报错,请看

3.4 运行报错(所踩的坑)


在这里插入图片描述

3.4 运行报错(所踩的坑)

如果遇到该报错,请查看安装的依赖的numpy,更换成1.23.2即可
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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本文转载自: https://blog.csdn.net/pan840060711/article/details/128401473
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