引言

最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求，在工作、生活中常常会用到，比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。

博主基于 PyQt + labelme + PaddleOCR 写了一个桌面端的OCR工具，用于快速实现图片中文本区域自动检测+文本自动识别。

识别效果产品生命周期如下图所示：

用Python写了一个图像文字识别OCR工具

所有框选区域为OCR算法自动检测，右侧列表有每个框对应的文字内容；点击右侧“识别结果”中的文本记录，python123然后点击“复http 500制到剪贴板”即可复制该文本内容。

功能列表

  • 文本区域检测+文字识别
  • 文本区域可视化
  • 文字内容列表
  • 图像、文件夹加载
  • 图像滚轮缩放查看
  • 绘制区域、编辑区域
  • 复制所选文本识别结果

OCR部分

图漫画后浪免费第8章像文字检测+文字识别算法，主要借助paddleo产品设计cr实现。

创建或者选择一个虚拟环境，安装需要用到的第三方库。

condacreate-nocrcondaactivateocr

安装框架

如果你没有NVIDIA GPU，或GPU不支持CUDA，可以python编程安装CPU版本：

#CPU版本pipinstallpaddlepaddle==2.1.0-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple

如果你的GPhttps和http的区别U安装过CUDA9或python语言CUDA10，cuDNN 7.6+，可以选择下面这个GPU版本：

#GPU版本python3-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.1.0-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple

安装 PaddleOhttps域名CR

安装paddleocr：

pipinstall"paddleocr>=2.0.1"#推荐使用2.0.1+版本

版面分析，需要安装 Layout-Parser：

pip3install-Uhttps://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl

测试安装是否成功

安装完成后，测试一张图片--image_dir ./imgs/11.jpg，采用中英文检测+方向分类器+识别全流程产品领域的偏好：

paddleocr--image_dir./imgs/11.jpg--use_angle_clstrue--use_gpufalse

输出一个lishttps域名t：

用Python写了一个图像文字识别OCR工具

在python中调用

from paddleocr import PaddleOCR, 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 memory
img_path = './imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
    print(line)

输出结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识python怎么读别置信度：

[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], [‘纯臻营养护发素’, 0.964739]] [[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], [‘产品信息/参数’, 0.98069626]] [[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], [‘（45元/每公斤，100公斤起订）’, 0.9676722]] ……

界面部分

界面部分基于pyqt5实现，其中pyqt GUI程序开发入门和环境配置，详见一篇博客(具体见文末)。

主要步骤：

界面布局设计

在QtDesigner中拖拽控件，完成程序界面布局，并保存*.ui文件。

用Python写了一个图像文字识别OCR工具

利用 pyuic 自动生成界面代码

在 pycharm 的项目文件结构中找到*.ui文件，右键——External Toohttp://192.168.1.1登录ls——pyuic，会在ui文件同级目录下自动生成界面 ui 的 PythoHTTPn 代码。

用Python写了一个图像文字识别OCR工具

编写界面业务类http代理

业务类 MainWindow 实现程序逻辑和算法功能，与前面第2步生成的ui实现解耦，避免每次修改ui文件会影响业务代码。ui产品设计专业界面上的控件可以通过self._ui.xxxOb漫画猫jectName访问。

class MainWindow(QMainWindow):
 FIT_WINDOW, FIT_WIDTH, MANUAL_ZOOM = 0, 1, 2
 def __init__(self):
  super().__init__()  # 调用父类构造函数，创建QWidget窗体
  self._ui = Ui_MainWindow()  # 创建ui对象
  self._ui.setupUi(self)  # 构造ui
  self.setWindowTitle(__appname__)
  # 加载默认配置
  config = get_config()
  self._config = config    
  # 单选按钮组
        self.checkBtnGroup = QButtonGroup(self)
        self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_ocr)
        self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_det)
        self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_recog)
        self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_layoutparser)
        self.checkBtnGroup.setExclusive(True)

实现界面业务逻辑

对主界面上的按钮、列表、绘图控件进行信号槽连接。自定义的槽函数不用专门声明，如果是自定义的信号http 302，需要在类__ini产品营销策略t__()前加上yourSignal= pyqtSignal(args)。

这里以按钮响应函数、列表响应函数为例。按钮点击的信号是clicked，listWidget列表切换选择的信号是itemSelectionChanged。

# 按钮响应函数
self._ui.btnOpenImg.clicked.connect(self.openFile)
self._ui.btnOpenDir.clicked.connect(self.openDirDialog)
self._ui.btnNext.clicked.connect(self.openNextImg)
self._ui.btnPrev.clicked.connect(self.openPrevImg)
self._ui.btnStartProcess.clicked.connect(self.startProcess)
self._ui.btnCopyAll.clicked.connect(self.copyToClipboard)
self._ui.btnSaveAll.clicked.connect(self.saveToFile)
self._ui.listWidgetResults.itemSelectionChanged.connect(self.onItemResultClicked)

5. 运行看看效果

运行python main.py即可启动GUI程序。

打开图片→选择语言模型ch（中文）→选择文本检测+识别→点击开始，检测完的文本区域会自动画框，并在右侧识别结果——文本Tab页的列表中显示。

用Python写了一个图像文字识别OCR工具

所有检测出文本的http 404区域列表，在识别结果——区域Tpython怎么读ab页：

用Python写了一个图像文字识别OCR工具