convert('RGB') # 读取原图片 im_show = draw_ocr(image, boxes) # 画检测框 im_show = Image.fromarray(im_show) # 转换 im_show.save(img_result) # 保存 # 主函数 def main(argv): img_path = "" # 图片路径 file_txt = "result.txt" # 输出的文本文件路径 img_result =...
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr from PIL import Image # 初始化PaddleOCR模型 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch', use_gpu=False, det=True, rec=True, cls=True) # 读取图片 img_path = 'multi_task_example.jpg' image = Image.open(img_path) # 进行文字检测、文本方向检...
实例化 `PaddleOcrAll` 对象,配置 OCR 参数。使用OpenCV 读取图片并传递给 PaddleOCR 模型。显示识别结果。```csharpusing OpenCvSharp;using Sdcb.PaddleInference;using Sdcb.PaddleOCR.Models.Local;using Sdcb.PaddleOCR.Models;using Sdcb.PaddleOCR;using System.Diagnostics; namespace PaddleSharpDemo{ public partial...
rec_model_dir='.paddleocr\\whl\\rec\\ch\\ch_PP-OCRv4_rec_infer')# 推理模型路径img = cv2.imread('ch2.jpg')# 打开需要识别的图片result = paddleocr.ocr(img)foriinrange(len(result[0])):print(result[0][i][1][0])# 输出识别结果 2. PaddleOCR其他参数介绍 PaddleOCR模型推理参数解释 在使...
boxed_image = draw_ocr(img, result, font_path='path_to_optional_font') # 显示或保存带有识别结果的图片 # boxed_image.show() # 显示图片 boxed_image.save('path_to_save_boxed_image.jpg') # 保存图片 请注意以下几点: 1. **语言设置**:`lang`参数用于指定要识别的语言。PaddleOCR支持多种语言...
im_show = draw_ocr(img, boxes, txts, scores, font_path='./fonts/simfang.ttf') im_show = Image.fromarray(im_show) plt.imshow(im_show) plt.show() # cv2.imwrite('images/rudeOCR/' + filename,img) # cv2.imwrite('images/rcnnROI/' + fileName, ROI) ...
PaddleOCR()的参数说明,在官方示例代码页最下面。 from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr, paddleocr import logging # paddleocr.logging.disable(logging.DEBUG) # 关闭DEBUG日志的打印,用PaddleOCR(enable_mkldnn=True, use_tensorrt=True, use_angle_cls=False, lang="ch")时生效 ...
然后在实例化PaddleOCR时通过参数det_model_dir指定转化后的模型位置; 通过img_path指定一张待测图片, 最终可视化结果保存在result.jpg中 如果您的数据还是pdf格式,可以先参考4.1节完成数据切分 In [49] from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ocr = PaddleOCR(det_model_dir='./output/ch_db_mv3_inference...
PaddleOCR 计算了三个指标来评估 OCR 检测任务的性能:Precision、Recall 和 Hmean(F-Score)。 运行以下代码计算评价指标。结果将保存在save_res_path配置文件中指定的测试结果文件中det_db_mv3.yml 评估时,设置后处理参数box_thresh=0.6, unclip_ratio=1.5. 如果您使用不同的数据集、不同的模型进行训练,则应调整...