python系统的安装和cnocr的安装以及它们各自的使用

最新推荐文章于 2025-11-12 09:55:26 发布
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#python #linux #pip #ubuntu #tensorflow

本文详细介绍了如何在Python3环境下安装并使用cnocr进行中文OCR识别。首先，通过链接提供了Python3环境的安装指导，接着给出了cnocr的安装步骤及解决pip命令无法执行的问题方案。最后，分享了图片测试命令的具体用法。
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Python3中cnocr的使用

简介：之前写了tesseract-ocr和百度ocr，索性这次就自学一下python中的cnoce
1.在Linux下安装Python3环境
https://www.cnblogs.com/lemon-feng/p/11208435.html
这个里面介绍的很全
2.在Python3环境下安装cnocr
https://github.com/breezedeus/cnocr
注意：如果pip命令无法执行的话，请先执行sudo yum install python3-pip
然后在建立软连接，就可以成功

3.图片测试命令
Python3 scripts/cnocr_predict.py --file examples/图片名称

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二、尝试从清华源（pip install cnocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）安装，出现异常“TimeoutError”：这个问题可能是由于网络连接不稳定或者下载速度过慢导致的。四、更换为阿里云下载源后成功安装，查看pip list结果。三、根据异常提示尝试更换使用阿里云的下载源。一、查看python版本和pip已安装包。
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说明 ocr的用途还是比较广的，可以将大量的图片转为文字。如果从NLP的角度来说，这算是数据的清洗和提取吧。本篇使用cnocr做一些简单的应用。 内容 1 关于数据处理 使用深度学习来识别字符，哪怕是手写字符也有不低的成功率。但是这个前提是图片是规整的，干净的。通常我们获得的图片格式比较多，所以第一步事实上是要索引蕴含相关目标的图片区域。所以，类似时间序列的分割，或者是数据表格的分割，机器学习的第一步总是把要关注的点放在合适的尺度上。 所以，通用的OCR处理方案（甚至是其他的图像识别方案）应该都是： 1
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说明 顺着上一篇的思路继续往下走，一方面往实现需求的角度走，看还需要做些什么。另一方面顺带把对图片的处理按PM方式重新梳理起来，不想以后再从0回忆了。 内容 1 思路 之前发现如果把原始图片给cnocr识别时，抠图部分就错了。一个简单的逻辑： 1 抠图 - > 形成文字块 2 文字块识别 -> 一段文字 于是我截一段话： 1 文字块识别 调用程序后，我发现对于文本块的图像切割还是混乱的 所以cnocr不能直接接受文字块。我猜测cnocr在做的时候就是针对单行的，并且做了对图片的翻转、扭曲
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cnocr是一个基于PyTorch的开源OCR库，它提供了一系列功能强大的中文OCR模型和工具。这里，我将简单介绍cnocr的安装，并给出demo示例。
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