1、安裝組件

pip install --upgrade paddlepaddle paddleocr

2、完整code

import cv2
import numpy as np
from paddleocr import PaddleOCR# 初始化 PaddleOCR
use_angle_cls=True, lang="ch", det_db_thresh=0.1, det_db_box_thresh=0.5)def preprocess_image(image_path):"""使用 OpenCV 對圖像進行預處理:param image_path: 圖像路徑:return: 預處理后的圖像"""# 讀取圖像image = cv2.imread(image_path)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 轉換為灰度圖像blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)  # 高斯模糊去噪_, binary = cv2.threshold(blurred, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)  # 二值化return binarydef recognize_id_card(image_path):"""識別身份證信息:param image_path: 身份證圖像路徑:return: 識別結果"""# 預處理圖像preprocessed_image = preprocess_image(image_path)# 將預處理后的圖像轉換為 PaddleOCR 需要的格式img = cv2.cvtColor(preprocessed_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)# 使用 PaddleOCR 進行文字識別result = ocr.ocr(img, cls=True)print(result)# 提取識別結果for line in result:for elem in line:print(elem[-1][0])  # 打印識別的文本內容# 示例：識別一張身份證圖像
recognize_id_card("card.jpg")

3、調整 PaddleOCR 參數?

????????如果某些圖像無法識別，可以嘗試調整 PaddleOCR 的參數，例如檢測閾值、識別模型等。

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch", det_db_thresh=0.3, det_db_box_thresh=0.6)

說明：

? ? ? ? 1、det_db_thresh

?????????? 作用：文字檢測的閾值。該參數控制檢測算法的靈敏度，值越低，檢測到的文字區域越多，但誤檢率也越高。

????????? 默認值： ?0.3

?????????? 范圍： ?0.0 ? 到 ? 1.0 ?

????????? 建議：如果檢測到的文字區域太少，可以嘗試降低該值；如果檢測到的區域太多且包含大量誤檢，可以提高該值。

? ? ? ? 2、?det_db_box_thresh ?

????????? 作用：文字區域的過濾閾值。該參數用于過濾掉低置信度的檢測結果，值越高，保留的檢測結果越少。

????????? 默認值： ?0.6 ?

????????? 范圍： ?0.0 ? 到 ? 1.0 ?

????????? 建議：如果檢測到的文字區域中有大量誤檢，可以提高該值；如果檢測到的區域太少，可以降低該值。