# 初始化PaddleOCR模型 ocr=PaddleOCR(use_angle_cls=True,lang='en',use_gpu=False)# 读取图片 img_path='complex_example.jpg'image=Image.open(img_path)# 进行多语种文字识别 result=ocr.ocr(img_path,cls=True)# 可视化识别结果 image=draw_ocr(image,result,font_path='simfang.ttf')image.show()# ...
'''det_model_dir=r'C:\Users\admin\.paddleocr\whl\det\ch\ch_PP-OCRv4_det_infer'#文本位置检测模型rec_model_dir=r'C:\Users\admin\.paddleocr\whl\rec\ch\ch_PP-OCRv4_rec_infer'#文本识别模型cls_model_dir=r'C:\Users\admin\.paddleocr\whl\cls\ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer'#文本方向...
OCRv3_rec_infer" --use_angle_cls=false # 使用多进程 #python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process...
frompaddleocrimportPaddleOCR,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='D:\\桌面\\2024.04学习...
请将下方的 PaddleOCR(det_model_dir='./PaddleOCR/output/ch_db_mv3_inference/inference',use_angle_cls=True) 添加use_gpu = False 4.2 获得词频统计结果 运行代码,程序将读取/ResearchReport下的图片文件夹,在PaddleOCR中使用前述训练的检测推理模型'./PaddleOCR/output/ch_db_mv3_inference/inference'完成...
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import cv2 import numpy as np # 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") img_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/book.jp...
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch') # lang参数可设置为'en'、'fr'等以支持不同语言 # 读取图片 img_path = 'path_to_your_image.jpg' img = cv2.imread(img_path) # 进行文本识别 result = ocr.ocr(img, cls=True) # 打印识别结果 for line in result: print(line) # 可选:在...
import os import time from paddleocr import PaddleOCR filepath = r"/h01305/projects/PaddleOCR/inference_results/1.jpg" ocr_model = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch", use_gpu=True, show_log=False, det_db_box_thresh=0.1, use_dilation=True, det_model_dir='/h01305/projects/PaddleOCR...
void ClsResizeImg::Run 2. 后处理 根据模型的解码部分有后处理? 有的检测的后处理在ppocr/postprocess路径下 查看这个文件夹可以看到,主要就是cls分类,db检测,east检测,rec识别这几种情况的后处理 其中, cls分类的后处理文件中只有一个类:class ClsPostProcess(object),作用是:文本标签和文本索引之间的转换。
请不要删除cls_infer及det_infer后缀的文件夹,这是所有语言公用的检测/方向分类库。 返回值说明 通过API调用一次OCR,无论成功与否,都会返回一个字典。 字典中,根含两个元素:状态码code和内容data。 状态码code为整数,每种状态码对应一种情况: 100识别到文字 ...