Python实现OCR大批量识别图片文字，并将文字保存到txt文档中

项目背景

在当今数字化时代，图像文字识别（Optical Character Recognition, OCR）技术的应用越来越广泛。

OCR技术可以将印刷体文字转化为可编辑的文本格式，从而方便进行文本分析、数据挖掘等操作。Python作为一种简洁、易用的编程语言，提供了丰富的图像处理和机器学习库，使得实现图像文字识别变得简单而高效。

本文将介绍如何使用Python实现大批量识别图片文字，并将文字保存到txt文档中！

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项目介绍

本项目使用的文字识别模型来自飞桨开源模型：「chinese_ocr_db_crnn_server Module」 该模型基于 「chinese_text_detection_db_server」 检测得到的文本框，继续识别文本框中的中文文字。之后对检测文本框进行角度分类。最终识别文字算法采用 「CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）」 即卷积递归神经网络。其是DCNN和RNN的组合，专门用于识别图像中的序列式对象。与CTC loss配合使用，进行文字识别，可以直接从文本词级或行级的标注中学习，不需要详细的字符级的标注。该Module是一个通用的OCR模型ÿ