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一、什么是 OCR？
光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理光学字符识别光学字符识别，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。
OCR的分类:
印刷体识别
手写体识别
二、OCR 应用场景？
OCR的应用场景 可以分为两种：
识别特定场景的专用OCR
应用：证件识别、车牌识别
车辆识别代码
机票识别
识别多种场景的通用OCR
应用：场景不固定；
难度：由于通用图片的场景不固定，文字布局多样，因此难度更高；
三、OCR 技术路线是怎么样？
OCR 技术路线 可以 分为以下 技术路线：
3.1 图像预处理
动机：常见图片存在 文字布局多样，扭曲，模糊，光线不均和等问题，如果不做处理，直接使用，容易丢失大量有效信息，从而导致 识别效果低下；
常用的图像预处理：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正等；
采用的 图像预处理方法：
基于 深度学习 OCR 图像预处理方法：
3.2 文字检测
动机：常见的图片 不仅 包含 有用的文字，还存在 大量的背景信息，这些背景信息 对于 模型容易存在误导作用；
介绍：文字检测即检测文本的所在位置和范围及其布局，即 识别哪里有文字，文字的范围有多大 等问题；
采用的 图像预处理方法：Faster R-CNN、FCN、RRPN、TextBoxes、DMPNet、CTPN、SegLink 等；
3.3 文本识别
动机：虽然 知道 图片中文字的具体位置，但是 如何知道这些文字是什么呢？
介绍：在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转化为文本信息；
采用的 图像预处理方法：CNN+Softmax、CNN+RNN+CTC、CNN+RNN+Attention 等；
四、OCR 识别库 有哪些？4.1 pytesseract
介绍：pytesseract是基于Python的OCR工具， 底层使用的是Google的Tesseract-OCR 引擎，支持识别图片中的文字，支持jpeg, png, gif, bmp, tiff等图片格式。本文介绍如何使用pytesseract 实现图片文字识别。
环境配置
安装
Tesseract 下载地址
Tesseract OCR github地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
Windows Tesseract下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
Mac和Linux安装方法参考：https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Installation.html
Tesseract 安装(记得下载 中文语言包)
Tesseract 配置
安装完成后，添加到环境变量PATH中
测试 是否安装成功
$ tesseract
Usage:
tesseract --help | --help-extra | --version
tesseract --list-langs
tesseract imagename outputbase [options...] [configfile...]
OCR options:
-l LANG[+LANG] Specify language(s) used for OCR.
NOTE: These options must occur before any configfile.
Single options:
--help Show this help message.
--help-extra Show extra help for advanced users.
--version Show version information.
--list-langs List available languages for tesseract engine.
Tesseract 下载地址
Python tesseract：https://github.com/madmaze/pytesseract
pip安装pytesseract
$pip install Pillow
$pip install pytesseract
先准备一张包含英文字符的图片，下面的代码实现提取图片中的中文和英文字符，并识别为字符串：
import pytesseract
try:
from PIL import Image
except ImportError:
import Image
# 列出支持的语言
print(pytesseract.get_languages(config=''))
print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png'), lang='chi_sim+eng'))
>>>
生 63 211 80 227 0
存 81 209 118 227 0
是 122 211 139 226 0
文 126 200 154 231 0
明 142 210 157 226 0
的 162 209 197 227 0
第 200 217 218 219 0
一 221 209 236 226 0
需 217 200 253 231 0
要 239 209 259 226 0
。 260 211 266 216 0
猜 325 64 364 82 0
疑 364 64 481 82 0
链 373 54 393 86 0
和 383 54 403 86 0
技 403 54 435 86 0
术 419 54 451 86 0
爆 441 54 477 86 0
炸 469 54 485 86 0
##############################
level page_num block_num par_num line_num word_num left top width height conf text
1 1 0 0 0 0 0 0 566 279 -1
2 1 1 0 0 0 63 52 203 18 -1
3 1 1 1 0 0 63 52 203 18 -1
4 1 1 1 1 0 63 52 203 18 -1
5 1 1 1 1 1 63 52 55 18 96 生存
5 1 1 1 1 2 122 53 17 15 96 是
5 1 1 1 1 3 126 48 31 31 96 文明
5 1 1 1 1 4 162 52 35 18 96 的
5 1 1 1 1 5 200 60 18 2 91 第
5 1 1 1 1 6 221 53 15 17 93 一
5 1 1 1 1 7 217 48 42 31 93 需要
5 1 1 1 1 8 260 63 6 5 91 。
2 1 2 0 0 0 325 197 156 18 -1
3 1 2 1 0 0 325 197 156 18 -1
4 1 2 1 1 0 325 197 156 18 -1
5 1 2 1 1 1 325 197 156 18 94 猜疑
5 1 2 1 1 2 373 193 20 32 77 链
5 1 2 1 1 3 383 193 20 32 92 和
5 1 2 1 1 4 403 193 48 32 96 技术
5 1 2 1 1 5 441 193 44 32 94 爆炸4.2 PaddleOCR4.2.1 PaddleOCR 介绍
PaddleOCR是百度开源的一款基于深度学习的ocr识别库，对中文的识别精度相当不错，可以应付绝大多数的文字提取需求。
4.2.2 PaddleOCR 预训练权重 介绍
4.2.3 PaddleOCR 环境介绍
PaddlePaddle 2.0.0
Python 3.7
glibc 2.23
cuDNN 7.6+(GPU)4.2.4 PaddleOCR 使用
新建环境
$ conda create -n paddle38 python=3.8
安装paddlepaddle-gpu
$ pip install paddlepaddle-gpu
PaddleOCR 使用
import os
import csv
import time
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# Paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语，可以通过修改lang参数进行切换
# 参数依次为`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
# 选择你要识别的图片路径
def test_ocr(img_path):
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
OCR_result = []
for line in result:
OCR_result.append(line[1][0])
res = ' '.join(OCR_result)
print(res)
return res
if __name__ == '__main__':
"""
读取filepath下的所有jpg文件，图片识别之后存入save_file中，加上识别每张图片的时间
"""
save_file = 'result_1223.csv'
filePath = 'pics/'
paths = os.listdir(filePath)
with open(save_file, 'w', encoding='utf-8',newline='') as save_f:
writer = csv.writer(save_f)
# 先写入columns_name
writer.writerow(["url", "paddle_ocr", "ocr_time"])
for i in paths:
a = time.time()
img_path = f'{filePath}{i}'
baidu_res = test_ocr(img_path)
b1 = time.time() - a
line = [i, baidu_res, b1]
# 写入多行用writerows
writer.writerow(line)
PaddleOCR 识别结果
4.2.5 PaddleOCR 安装过程中问题列表
问题一：Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with “Microsoft Visual C++ Build Tools”:
error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools
下载地址：~gohlke/pythonlibs/
pip install C:UsersIMMOTORDesktoppython_Levenshtein-0.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
问题二：Could not find a version that satisfies the requirement fasttext
0.9.1 (from paddleocr) (from versions: )No matching distribution found for fasttext
0.9.1 (from paddleocr)
Could not find a version that satisfies the requirement fasttext==0.9.1 (from paddleocr) (from versions: )No matching distribution found for fasttext==0.9.1 (from paddleocr)
问题三：升级jinja2:
pip install Jinja2 --upgrade
问题四：No module named ‘paddle’
ModuleNotFoundError: No module named 'paddle'
问题五：xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file
pip uninstall xlrd
pip install xlrd==1.2.0
问题五：paddleOCR识别速度过慢
python paddleocr 增加识别速度的方法
切记长度不要超过960px
模型压缩 enable_mkldnn=True,use_tensorrt=True,use_angle_cls=False
ocr = PaddleOCR(enable_mkldnn=True,use_tensorrt=True,use_angle_cls=False,use_gpu= False)
text=ocr.ocr(img_name) #打开图片文件参考
OCR技术简介
【OCR技术系列一】光学字符识别技术介绍
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PaddleOCR详解
十分钟掌握PaddleOCR使用
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