OpenCvSharp C# 调用PaddleOCR进行文字识别详细步骤与代码演示

最新推荐文章于 2024-07-26 08:01:12 发布

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本文介绍了如何在C#中结合OpenCvSharp和PaddleOCR进行文字识别。首先安装PaddleOCR和OpenCvSharp，接着读取图片并进行预处理，然后创建PaddleOCR实例并加载模型，最后执行识别并输出结果。

OpenCvSharp C# 调用PaddleOCR进行文字识别详细步骤与代码演示

近年来，文字识别技术在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。PaddleOCR是一个基于飞桨深度学习框架的开源文字识别工具，具有极高的识别准确率和较快的速度。而OpenCvSharp是一个对OpenCV进行封装的C#库，提供了丰富的图像处理功能。本文将介绍如何使用OpenCvSharp调用PaddleOCR进行文字识别，并提供相应的代码演示。

首先，我们需要安装PaddleOCR和OpenCvSharp。可以通过以下命令行在NuGet包管理器中安装它们：

Install-Package PaddleOCR
Install-Package OpenCvSharp4 -Version 4.5.3

接下来，我们将利用OpenCvSharp读取一张待识别的图片。假设我们有一张名为"test.jpg"的图片，代码如下：

using OpenCvSharp;

Mat image = Cv2.ImRead

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OpenCvSharp (C# OpenCV) C# 调用PaddleOCR做文字识别详细步骤与代码演示

Color Space的博客

04-11

5561

点击下方卡片，关注“OpenCV与AI深度学习”公众号！视觉/图像重磅干货，第一时间送达! 前言关于PaddleOCR的使用和介绍公众号和以前的博文都介绍过，具体可以参考下面文章： C++ | PaddleOCR GPU版使用步骤与测试时间对比(相对CPU) 吊打一切现有开源OCR项目！PP-OCRv2效果再升7%，速度提升220%！ C++ | PaddleOCR+OpenCV实现文字识别步骤与代码演示 OCR效果展示：车牌识别/身份证信息识别/车票识别一网打尽本文主要来介绍在C#

使用C#实现中英文文字识别的OCR算法

BugHunterX的博客

08-15

1375

本文将介绍如何使用C#和OpenCvSharp库实现中英文文字的识别，并附上相应的源代码示例。通过以上的源代码示例，我们可以看到，使用C#和OpenCvSharp库实现中英文文字识别的过程是相对简单的。首先，我们进行图像的预处理，然后使用Tesseract OCR引擎进行文字识别，最后获取识别结果并进行处理。希望读者能够通过本文的指导，快速上手并运用OCR技术，为自己的项目和应用增加文本识别的功能。例如，可以通过调整图像预处理的参数、选择合适的OCR引擎、进行后处理等来提高文字识别的准确性和效果。

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opencv文字识别

花生日记

05-22

5546

要在OpenCV中实现文字识别，您可以使用Tesseract OCR（光学字符识别）引擎。要使用Tesseract和OpenCV进行文字识别，您需要先安装Tesseract和Python的pytesseract库。接着，我们对灰度图进行了二值化处理，以便Tesseract能更好地识别文本。最后，我们使用Tesseract对二值化后的图像进行了文字识别，并打印出了识别结果。需要注意的是，这个示例使用的是简体中文（lang='chi_sim'）进行识别。# 使用Tesseract OCR进行文字识别。

使用OpenCvSharp在C#中实现中英文文字识别

ByteLegend的博客

09-02

1161

然后，我们创建了一个TesseractEngine实例，并指定了Tesseract引擎所需的语言数据文件路径和要识别的语言（这里使用了英文和简体中文）。接下来，我们将图像转换为灰度图，并对其进行二值化处理，以提高文字识别的效果。最后，我们使用Tesseract引擎对处理后的图像进行文字识别，并输出识别结果。在计算机视觉领域，文字识别（OCR）是一项重要的任务，它可以将图像中的文字内容转换为可编辑的文本形式。通过加载图像、图像处理和文字识别等步骤，我们可以将图像中的文字内容转换为可编辑的文本形式。

C# 文字识别(OCR)

qq_27410185的博客

12-09

7242

在上一篇中已经实现了自定义截图，这一篇接着来把最后的功能完善，将截取下来的图片做文字识别。有现成并且好用的轮子，能用就用，若无必要，还是少造为好（反正我懒）。。。所以我们采用使用百度OCR的SDK来实现。大家可以自己去百度AI开放平台，找到文字识别的项目看看，然后拿到api_key和secret_key即可，具体的SDK文档可以在官网详细查看。实现功能：截图并识别图片中的文字开发环境：开发工具： Visual Studio 2013 .NET Framework版本：4

使用OpenCvSharp和C#调用PaddleOCR进行文字识别的详细步骤与代码演示

ByteHero的博客

09-03

1199

文字识别是计算机视觉领域的一个重要任务，PaddleOCR是一个强大的开源OCR工具库，而OpenCvSharp是OpenCV在C#中的封装。本文将介绍如何使用OpenCvSharp和C#调用PaddleOCR进行文字识别，包括安装依赖、初始化PaddleOCR、图像预处理、文字识别和结果展示等步骤。至此，我们完成了使用OpenCvSharp和C#调用PaddleOCR进行文字识别的详细步骤与代码演示。在调用PaddleOCR之前，我们需要对输入的图像进行一些预处理，以满足PaddleOCR的输入要求。

让OCR更简单 _ PaddleOCR+OpenCV实现文字识别步骤与代码演示1

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从一张图片中，把文字圈出来。这一步骤对OCR（Optical Character Recognition）非常有用，因为一般的OCR引擎只是拿来识别文字，并没有对图片做预处理，因此精度可能会收到图片质量影响。我们这里只是粗略的查找文字区域，并没有进一步地处理图片。请把test.png拷到bin\debug相应的目录

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云海唯C的专栏

05-22

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在百度中搜索PaddleOCRSharp，除了该模块外，还能看到另外一个模块PaddleSharp（参考文献2），这个也是用.net 封装的PaddleOCR工具类库，后者在GitHub中的得到的☆还要更多一些。在网上找了几张图片进行测试（1张参考文献1中的身份证图片，3张带车牌的图片），其中车牌中文字的识别效果一般，身份证和有很多字的带车牌的图片大部分文字都能识别出来。版权声明：本文为优快云博主「gc_2299」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

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07-26

824

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mingupup的博客

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01-28

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C# PaddleOCR识别图片中的表格并矫正表格线及文字的角度

最新发布

07-31

实现使用 C# 调用 PaddleOCR 识别图片中的表格并矫正表格线及文字的角度是一个相对复杂的任务。PaddlePaddle 是百度开发的深度学习框架，PaddleOCR 是其提供的一个开源 OCR 工具，支持多种语言的文本检测和识别。它本身主要基于 Python 实现，但可以通过 C# 调用 Python 脚本或使用 ONNX 模型进行推理。下面我将分步骤说明如何在 C# 中实现该功能，并提供示例代码。 --- ## 步骤 1：准备 PaddleOCR 的 ONNX 模型 PaddleOCR 提供了将模型导出为 ONNX 格式的功能，这样可以在 C# 中使用 ONNX Runtime 进行推理。 ### 下载 PaddleOCR 并导出 ONNX 模型 1. 克隆 PaddleOCR 仓库： ```bash git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git cd PaddleOCR ``` 2. 安装依赖： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. 导出 ONNX 模型（以英文轻量模型为例）： ```bash python tools/export_model.py --model_name=en_ppocr_mobile_v2.0_det --output_dir=./inference/ ``` --- ## 步骤 2：C# 调用 ONNX 模型进行推理我们可以使用 `Microsoft.ML.OnnxRuntime` 和 `OpenCvSharp4` 来进行图像预处理和后处理。 ### 安装 NuGet 包 ```bash Install-Package Microsoft.ML.OnnxRuntime Install-Package OpenCvSharp4 Install-Package OpenCvSharp4.runtime.win ``` ### 示例代码 ```csharp using System; using System.Drawing; using System.IO; using Microsoft.ML.OnnxRuntime; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; using OpenCvSharp; class Program { static void Main(string[] args) { string imagePath = "table_image.jpg"; string modelPath = "det.onnx"; // 使用 OpenCV 加载图像 Mat src = Cv2.ImRead(imagePath, ImreadModes.Color); if (src.Empty()) { Console.WriteLine("无法加载图像"); return; } // 图像预处理 Mat dst = new Mat(); Cv2.Resize(src, dst, new Size(640, 640)); var input = PreprocessImage(dst); // 创建 ONNX 推理会话 var sessionOptions = new SessionOptions(); using var session = new InferenceSession(modelPath, sessionOptions); var inputs = new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", input) }; // 执行推理 using var results = session.Run(inputs); var output = results.First().AsTensor<float>(); // 后处理，获取表格线并矫正角度 var boxes = Postprocess(output); foreach (var box in boxes) { foreach (var point in box) { Cv2.Circle(src, new Point(point[0], point[1]), 5, Scalar.Red, -1); } } // 显示结果 Cv2.ImShow("Detected Table", src); Cv2.WaitKey(0); } // 图像预处理 static DenseTensor<float> PreprocessImage(Mat image) { int width = 640; int height = 640; var tensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, height, width }); for (int y = 0; y < height; y++) { for (int x = 0; x < width; x++) { var pixel = image.At<Vec3b>(y, x); tensor[0, 0, y, x] = pixel.Item2 / 255.0f; // R tensor[0, 1, y, x] = pixel.Item1 / 255.0f; // G tensor[0, 2, y, x] = pixel.Item0 / 255.0f; // B } } return tensor; } // 后处理函数（简化版） static List<List<int[]>> Postprocess(Tensor<float> output) { // 实际应用中需要根据输出格式解析检测框 // 这里仅作示意 return new List<List<int[]>>() { new List<int[]>() { new int[] { 100, 100 }, new int[] { 300, 100 }, new int[] { 300, 300 }, new int[] { 100, 300 } } }; } } ``` --- ## 步骤 3：矫正表格线及文字角度为了矫正表格线和文字的角度，可以使用 OpenCV 的透视变换（`warpPerspective`）来对图像进行仿射变换。 ```csharp Mat correctedImage; Cv2.WarpPerspective(src, correctedImage, getPerspectiveTransform(...), new Size(600, 800)); ``` 你需要根据检测到的表格四个角点计算透视变换矩阵。 --- ## 总结上述代码演示了如何在 C# 中调用 ONNX 格式的 PaddleOCR 模型，并使用 OpenCV 进行图像预处理和后处理。你可以进一步扩展以下功能： - 使用 PaddleOCR 的识别模型进行文字识别 - 使用 OpenCV 矫正表格角度 - 处理复杂表格结构（合并单元格、跨列等） --- ##