使用paddleocr進行OCR文字識別

1 OCR介紹

OCR（Optical Character Recognition）即光學字符識別，是一種將不同類型的文檔（如掃描的紙質文件、PDF文件或圖像文件中的文本）轉換成可編輯和可搜索的數據的技術。OCR技術能夠識別和轉換印刷或手寫文字，廣泛應用于數據錄入、文檔數字化和自動化處理領域。

OCR技術已經成為數字化時代不可或缺的一部分，它極大地方便了文本的轉換和處理，為各個行業的數字化轉型做出了貢獻。隨著技術的不斷進步，OCR的應用范圍將進一步拓寬，為更多領域帶來便利和效率的提升。

1.1 基本原理

OCR技術通常涉及以下幾個步驟：

  • 圖像獲取：首先獲取文檔的圖像，這可以通過掃描紙質文檔或拍攝圖片來實現。

  • 預處理：對圖像進行預處理，以提高識別的準確性。這包括去噪、調整對比度、校正扭曲、二值化等。

  • 文本檢測與分割：在預處理后的圖像中檢測文本區域，并將其分割為行、單詞或字符。

  • 字符識別：利用模式識別技術，識別分割出的字符或單詞。

  • 后處理：將識別結果進行校正和格式化，例如修正拼寫錯誤、保持文本的結構和格式等。

1.2 技術發展

  • 早期技術：早期的OCR系統依賴于簡單的模板匹配技術，只能處理特定字體和格式。

  • 進階技術：隨著機器學習和人工智能的發展，OCR技術引入了更復雜的算法，如神經網絡，大大提高了識別的準確率和靈活性。

  • 深度學習：最近，深度學習在OCR領域的應用取得了顯著的進步，特別是在處理復雜場景和手寫文本方面。

1.3 應用領域

  1. 文檔自動化處理：在辦公自動化和文檔管理系統中，OCR被用于快速輸入和處理紙質文檔。

  2. 銀行和金融：銀行使用OCR技術處理支票和其他金融文件。

  3. 法律和醫療領域：OCR有助于快速轉換和管理大量的法律和醫療記錄。

  4. 教育和研究：在教育和學術研究中，OCR可用于數字化歷史文檔和圖書。

  5. 無障礙服務：OCR技術有助于為視覺障礙人士提供無障礙閱讀服務。

1.4 挑戰與限制

  • 識別準確率：雖然現代OCR技術已經很先進，但仍然可能在復雜的布局或低質量圖像中遇到識別準確性的問題。

  • 語言和字體多樣性：對于一些較少使用的語言或特殊的字體，OCR軟件可能難以準確識別。

  • 手寫文本識別：手寫文本的變化性和復雜性使得其識別難度較高。

1.5 未來發展方向

  • 技術改進：不斷改進OCR技術，提高對復雜文本和圖像的處理能力。

  • 深度學習的應用：利用深度學習模型進一步提升識別準確率和速度。

  • 多語種支持：增強對多種語言和方言的支持能力。

  • 集成與應用拓展：將OCR技術與其他技術結合，如自然語言處理（NLP），擴展到更多應用場景。

2 paddleocr介紹

PaddleOCR是由百度開發的一款開源光學字符識別（OCR）工具，基于PaddlePaddle深度學習框架。它專注于提供輕量級、靈活且高效的OCR解決方案，旨在幫助開發者和研究人員在各種應用場景中快速部署OCR功能。PaddleOCR涵蓋了OCR的全流程，包括文本檢測、文本識別和文本校正等環節。

PaddleOCR是一個功能強大且靈活的OCR工具，它基于深度學習技術，提供了高效和準確的文字識別能力。它的輕量級設計、多語種支持和易用性使其適用于多種應用場景。作為一個開源項目，PaddleOCR持續發展和完善，是構建OCR應用的優秀選擇。隨著技術的不斷進步和應用需求的日益增長，PaddleOCR將在自動化處理和智能識別領域發揮更大的作用。

項目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

體驗地址：https://aistudio.baidu.com/application/detail/7658

2.1 核心特性

  • 多語種支持： PaddleOCR支持多種語言的識別，包括英文、中文、日文、韓文等，滿足全球化應用的需求。

  • 高識別準確率： 基于先進的深度學習模型和算法，PaddleOCR在多個公開數據集上展現出優秀的識別性能。

  • 輕量化模型： 提供了輕量級模型，適用于移動設備和邊緣計算場景，能夠在資源受限的環境中快速運行。

  • 靈活易用： PaddleOCR提供了簡潔的API和豐富的文檔，使得開發者可以輕松集成OCR功能到自己的應用中。

  • 開源社區： 作為一個開源項目，PaddleOCR擁有活躍的社區支持，持續更新和改進。

2.2 技術組成

  • 文本檢測： PaddleOCR使用深度學習模型來檢測圖像中的文本區域。它支持檢測多種形狀和布局的文本，如水平文本、傾斜文本和彎曲文本。

  • 文本識別： 在檢測出文本區域后，PaddleOCR使用文本識別模型來識別這些區域中的文字內容。

  • 文本校正： 對于檢測或識別過程中的錯誤，PaddleOCR提供了文本校正功能，以提高最終識別結果的準確性。

2.3 應用場景

  • 文件數字化： PaddleOCR可用于將紙質文件或PDF文檔轉換為可編輯的數字格式。

  • 身份驗證： 在身份驗證和KYC（了解你的客戶）流程中，PaddleOCR可以用來識別身份證件上的信息。

  • 自動化辦公： 在自動化辦公系統中，PaddleOCR可以用于自動處理和分析文檔中的文字。

  • 智能交通： 在智能交通系統中，PaddleOCR可以用于車牌識別和交通標志識別。

  • 零售和商業分析： PaddleOCR可以應用于零售場景，用于識別收據、發票和產品標簽上的信息。

2.4 性能優化和部署

  • 模型優化： PaddleOCR針對不同的應用場景提供了多種優化后的模型，以滿足性能和資源消耗之間的平衡。

  • 跨平臺部署： PaddleOCR支持在多種平臺上部署，包括服務器、云平臺、移動設備和IoT設備。

  • 容器化和云服務： PaddleOCR支持容器化部署，也可以作為云服務提供OCR能力。

2.5 社區和支持

  • 開源協作： 作為一個開源項目，PaddleOCR鼓勵社區成員參與貢獻，包括代碼貢獻、問題反饋和功能建議。

  • 文檔和示例： PaddleOCR提供了詳細的文檔、快速入門指南和豐富的應用示例，幫助開發者快速上手。

3 使用paddleocr進行文字識別

3.1 conda環境準備

conda環境準備詳見：annoconda

3.2 運行環境構建

conda create --name paddleocr python=3.8
conda activate paddleocrpip install paddlepaddle==2.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simplegit clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
cd PaddleOCR
pip install -r reqirements.txtpip install paddleocr==2.7.0.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

3.3 模型下載

PP-OCR系列模型列表

模型簡介模型名稱推薦場景檢測模型方向分類器識別模型
中英文超輕量PP-OCRv4模型（15.8M）ch_PP-OCRv4_xx移動端&服務器端推理模型 / 訓練模型推理模型 / 訓練模型推理模型 / 訓練模型
中英文超輕量PP-OCRv3模型（16.2M）ch_PP-OCRv3_xx移動端&服務器端推理模型 / 訓練模型推理模型 / 訓練模型推理模型 / 訓練模型
英文超輕量PP-OCRv3模型（13.4M）en_PP-OCRv3_xx移動端&服務器端推理模型 / 訓練模型推理模型 / 訓練模型推理模型 / 訓練模型
  • 超輕量OCR系列更多模型下載（包括多語言），可以參考PP-OCR系列模型下載，文檔分析相關模型參考PP-Structure系列模型下載

PaddleOCR場景應用模型

行業類別亮點文檔說明模型下載
制造數碼管識別數碼管數據合成、漏識別調優光功率計數碼管字符識別下載鏈接
金融通用表單識別多模態通用表單結構化提取多模態表單識別下載鏈接
交通車牌識別多角度圖像處理、輕量模型、端側部署輕量級車牌識別下載鏈接
  • 更多制造、金融、交通行業的主要OCR垂類應用模型（如電表、液晶屏、高精度SVTR模型等），可參考場景應用模型下載

3.4 識別效果展示

3.5 代碼調用進行識別

from paddleocr import PaddleOCRocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False, ocr_version='PP-OCRv3')
text = ocr.ocr(cropped, cls=True)
for t in text:print(t[0][1])

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