【图片和PDF局部文字】批量图片区域识别+修改文件和导出表格，基于Go和飞桨的解决方案

在工业生产流水线上，可能会有大量的零部件图片，每个零部件图片上都有特定区域标注着型号、批次等信息。

通过批量图片区域识别，可以快速提取这些关键信息，然后根据业务需求修改文件名（例如将识别到的型号作为文件名的一部分），最后将识别结果整理成表格用于生产管理、质量追溯等工作。

完整实现步骤

1. 环境准备

• 安装 Go 语言环境：从 Go 官方网站（https://golang.org/dl/）下载并安装适合你操作系统的 Go 语言环境。
• 安装飞桨：飞桨（PaddlePaddle）是一个深度学习平台，你可以根据自己的需求选择合适的安装方式。对于图像识别任务，建议使用 GPU 版本以提高识别速度，如果没有 GPU，也可以使用 CPU 版本。具体安装步骤可参考飞桨官方文档（开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台）。
• 下载必要的 Go 库：使用以下命令下载用于文件操作和 HTTP 请求的库。

sh

go get -u github.com/golang/freetype
go get -u github.com/nfnt/resize
go get -u github.com/tealeg/xlsx

2. 训练或选择合适的模型

飞桨提供了许多预训练的图像识别模型，如 PaddleClas 中的 ResNet、MobileNet 等。你可以根据具体的识别任务选择合适的模型。如果预训练模型不能满足需求，你可以使用自己的数据集对模型进行微调训练。以下是使用 PaddleClas 进行微调训练的简单步骤：

• 准备数据集：将图片按照类别进行分类