上面使用的图片文件 examples/multi-line_cn1.png内容如下: 2. 函数CnOcr.ocr_for_single_line(img_fp) 如果明确知道要预测的图片中只包含了单行文字,可以使用函数CnOcr.ocr_for_single_line(img_fp)进行识别。和CnOcr.ocr()相比,CnOcr.ocr_for_single_line()结果可靠性更强,因为它不需要做额外的分行处理。
单行文字的图片识别 如果明确知道待识别的图片是单行文字图片(如下图),可以使用类函数CnOcr.ocr_for_single_line()进行识别。这样就省掉了文字检测的时间,速度会快一倍以上。 调用代码如下: from cnocr import CnOcr img_fp = './docs/examples/helloworld.jpg' ocr = CnOcr() out = ocr.ocr_for_single_line...
如果明确知道待识别的图片是单行文字图片(如下图),可以使用类函数CnOcr.ocr_for_single_line()进行识别。这样就省掉了文字检测的时间,速度会快一倍以上。 fromcnocrimportCnOcr img_fp ='./docs/examples/helloworld.jpg'ocr = CnOcr() out = ocr.ocr_for_single_line(img_fp) print(out) ...
上面使用的图片文件 examples/multi-line_cn1.png内容如下: 2. 函数CnOcr.ocr_for_single_line(img_fp) 如果明确知道要预测的图片中只包含了单行文字,可以使用函数CnOcr.ocr_for_single_line(img_fp)进行识别。和CnOcr.ocr()相比,CnOcr.ocr_for_single_line()结果可靠性更强,因为它不需要做额外的分行处理。
EAST算法借助其独特的结构和简练的pipline,可以检测不同方向、不同尺寸的文字且运行速度快,效率高。 2.2 阶段二:文字识别 通过文字检测对图片中的文字区域进行定位后,还需要对区域内的文字进行识别。针对文字识别部分目前存在几种架构,下面将分别展开介绍。
如果明确知道待识别的图片是单行文字图片(如下图),可以使用类函数CnOcr.ocr_for_single_line()进行识别。这样就省掉了文字检测的时间,速度会快一倍以上。 调用代码如下: fromcnocrimportCnOcrimg_fp='./docs/examples/helloworld.jpg'ocr=CnOcr()out=ocr.ocr_for_single_line(img_fp)print(out) ...
filename = f"{output_dir}/image7.txt"with open(filename, "r") as text:for line in text.readlines(): print(line.strip("\n"))通过上述方法，最终你可以得到一个非常强大的工具来转录各种文档，从检测和识别手写笔记到检测和识别照片中的随机文本。拥有自己的 OCR 工具来处理一些文本内容，这比依...
ocr_for_single_line('examples/rand_cn1.png') print("Predicted Chars:", res) 首次使用cnocr时,系统会自动从Dropbox下载zip格式的模型压缩文件,并存于 ~/.cnocr目录。 下载后的zip文件代码会自动对其解压,然后把解压后的模型相关文件放于~/.cnocr/models目录。 如果系统不能自动从Dropbox成功下载zip文件,则...
for Index := 1 to Number by 1 dev_clear_window ()select_obj (SortedRegions, SingleWord, Index)dev_display (SingleWord)stop ()endfor dev_clear_window ()*（2）创建训练文件并将文字字符与字符标识关联后，保存到训练文件中 *文字分类标识 words:=['a','b','c','d','e','f','g']*创建...
如果明确知道待识别的图片是单行文字图片(如下图),可以使用类函数 CnOcr.ocr_for_single_line() 进行识别。这样就省掉了文字检测的时间,速度会快一倍以上。 调用代码如下: from cnocr import CnOcr img_fp = './docs/examples/helloworld.jpg' ocr = CnOcr() out = ocr.ocr_for_single_line(img_fp) print...