導讀

本期將介紹并演示PaddleOCR+Python+OpenCV實現(xiàn)車牌識別、身份證信息識別和車票信息識別的步驟與效果。

介紹

百度深度學習框架PaddlePaddle開源的OCR項目PaddleOCR近期霸榜github。使用測試后發(fā)現(xiàn)識別效果很好，對于簡單的應用(車票車牌身份證等)，直接用項目提供的模型即可使用。特殊應用，可自己訓練后使用。

gituhub地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

效果展示

分別以車牌識別、身份證信息識別和車票信息識別為例，測試效果如下視頻：

實現(xiàn)步驟

PaddleOCR是基于百度的深度學習框架PaddlePaddle實現(xiàn)的，所以第一步我們需要先安裝PaddlePaddle模塊。直接使用pip安裝即可：

——指令：pip install paddlepaddle

第二步：安裝PaddleOCR。同樣是pip安裝：

——GPU版安裝：

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

——CPU版安裝：

python -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

如果要在GPU模式下使用除了有GPU外還需要安裝CUDA 10.1和CUDNN對應文件，另外遇到的安裝問題網上也可以找到答案，我的安裝步驟到此結束。

代碼演示

代碼演示前需要先下載PaddleOCR提供的訓練好的模型共3個，我是Win10 PC端使用下載下面三個，如果是移動端下載上面三個。

github提供的Demo如下將會保存一張識別結果圖：

from paddleocr import PaddleOCRimport cv2import numpy as npfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFontfrom paddleocr import PaddleOCR, draw_ocrfont=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# Paddleocr目前支持中英文、英文、法語、德語、韓語、日語，可以通過修改lang參數(shù)進行切換# 參數(shù)依次為`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch",use_gpu=False,                rec_model_dir='./models/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/',                cls_model_dir='./models/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/',                det_model_dir='./models/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/') # need to run only once to download and load model into memory

img_path = './imgs/B.jpg'result = ocr.ocr(img_path, cls=True)# 顯示結果from PIL import Imageimage = Image.open(img_path).convert('RGB')boxes = [line[0] for line in result]txts = [line[1][0] for line in result]scores = [line[1][1] for line in result]im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./simfang.ttf')im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.png')

識別輸出信息：

輸出結果圖：

我們把輸出結果部分改成OpenCV實現(xiàn)：

from paddleocr import PaddleOCRimport cv2import numpy as npfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFontfont=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# Paddleocr目前支持中英文、英文、法語、德語、韓語、日語，可以通過修改lang參數(shù)進行切換# 參數(shù)依次為`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch",use_gpu=False,                rec_model_dir='./models/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/',                cls_model_dir='./models/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/',                det_model_dir='./models/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/') # need to run only once to download and load model into memory

def putText_Chinese(img,strText,pos,color,fontSize):    fontpath = "./simsun.ttc" # <== 這里是宋體路徑     font = ImageFont.truetype(fontpath, fontSize)    img_pil = Image.fromarray(img)    draw = ImageDraw.Draw(img_pil)    draw.text(pos,strText, font=font, fill=color)    img = np.array(img_pil)    return img
print('---------------PaddleOCR Start---------------------')img_path = './pics/18.jpg'img = cv2.imread(img_path)cv2.imshow("src", img)result = ocr.ocr(img_path, cls=True)#print(result)for line in result:    print('----------------------------')    print(line)    pt1 = ((int)(line[0][0][0]),(int)(line[0][0][1]))    pt2 = ((int)(line[0][1][0]),(int)(line[0][1][1]))    pt3 = ((int)(line[0][2][0]),(int)(line[0][2][1]))    pt4 = ((int)(line[0][3][0]),(int)(line[0][3][1]))    cv2.line(img,pt1,pt2,(0,0,255),1,cv2.LINE_AA)    cv2.line(img,pt2,pt3,(0,0,255),1,cv2.LINE_AA)    cv2.line(img,pt3,pt4,(0,0,255),1,cv2.LINE_AA)    cv2.line(img,pt1,pt4,(0,0,255),1,cv2.LINE_AA)       img = putText_Chinese(img,line[1][0],(pt1[0],pt1[1]-35),(255,0,255),50)   cv2.imshow("OCR-Result", img)cv2.imwrite("result.png", img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

輸出結果圖：

傾斜也可以自動識別：

試試車票識別：

再試試車牌識別：

簡單總結：

PaddleOCR字符識別功能很強大，傾斜角度、偏亮偏暗的情況效果都不錯。這里只是一個簡單的演示，大家有興趣可以看看github項目主頁對其做更深入了解，后續(xù)博主有使用心得也會及時更新。

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