用python写一个图像文字识别OCR工具_请完成python ocr环境配置、相关库函数安装、命令行测试、编写代码在python中

最新推荐文章于 2025-06-14 16:25:23 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-14 16:25:23 发布 · 387 阅读

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#单元测试 #功能测试 #学习

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pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本

版面分析，需要安装 Layout-Parser：

pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl

③ 测试安装是否成功

安装完成后，测试一张图片--image_dir ./imgs/11.jpg，采用中英文检测+方向分类器+识别全流程：

paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false

输出一个list：
在这里插入图片描述

④ 在python中调用

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory
img_path = './imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
    print(line)

输出结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度：

[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], [‘纯臻营养护发素’, 0.964739]]
[[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], [‘产品信息/参数’, 0.98069626]]
[[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], [’（45元/每公斤，100公斤起订）’, 0.9676722]]
…

界面部分

界面部分基于 pyqt5 实现。

pyqt GUI程序开发入门和环境配置，详见这篇博客。

主要步骤：

1. 界面布局设计

在QtDesigner中拖拽控件，完成程序界面布局，并保存*.ui文件。
在这里插入图片描述

2. 利用 pyuic 自动生成界面代码

在 pycharm 的项目文件结构中找到*.ui文件，右键——External Tools——pyuic，会在ui文件同级目录下自动生成界面 ui 的 python 代码。
在这里插入图片描述

3. 编写界面业务类

业务类 MainWindow 实现程序逻辑和算法功能，与前面第2步生成的ui实现解耦，避免每次修改ui文件会影响业务代码。ui界面上的控件可以通过self._ui.xxxObjectName 访问。

class MainWindow(QMainWindow):
	FIT_WINDOW, FIT_WIDTH, MANUAL_ZOOM = 0, 1, 2

	def \_\_init\_\_(self):
		super().__init__()  # 调用父类构造函数，创建QWidget窗体
		self._ui = Ui_MainWindow()  # 创建ui对象
		self._ui.setupUi(self)  # 构造ui
		self.setWindowTitle(__appname__)

		# 加载默认配置
		config = get_config()
		self._config = config	   
		
		# 单选按钮组
        self.checkBtnGroup = QButtonGroup(self)
        self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_ocr)
        self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_det)
        self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_recog)
        self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_layoutparser)
        self.checkBtnGroup.setExclusive(True)

4. 实现界面业务逻辑

对主界面上的按钮、列表、绘图控件进行信号槽连接。自定义的槽函数不用专门声明，如果是自定义的信号，需要在类__init__()前加上 yourSignal= pyqtSignal(args)。

这里以按钮响应函数、列表响应函数为例。按钮点击的信号是 clicked，listWidget列表切换选择的信号是 itemSelectionChanged 。

# 按钮响应函数
self._ui.btnOpenImg.clicked.connect(self.openFile)
self._ui.btnOpenDir.clicked.connect(self.openDirDialog)
self._ui.btnNext.clicked.connect(self.openNextImg)
self._ui.btnPrev.clicked.connect(self.openPrevImg)
self._ui.btnStartProcess.clicked.connect(self.startProcess)
self._ui.btnCopyAll.clicked.connect(self.copyToClipboard)
self._ui.btnSaveAll.clicked.connect(self.saveToFile)
self._ui.listWidgetResults.itemSelectionChanged.connect(self.onItemResultClicked)

5. 运行看看效果

运行 python main.py 即可启动GUI程序。

打开图片→选择语言模型ch（中文）→选择文本检测+识别→点击开始，检测完的文本区域会自动画框，并在右侧识别结果——文本Tab页的列表中显示。
在这里插入图片描述
所有检测出文本的区域列表，在识别结果——区域Tab页：

软件代码

由于时间有限，软件细节功能还需进一步完善。

代码已开源到 gitee 上，欢迎感兴趣的朋友提pull request，共同修改完善。

https://gitee.com/signal926/ocr-gui-demo

参考链接

画框、区域列表：labelme
icons：material-design-icons
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/quickstart.md
https://blog.youkuaiyun.com/Bit_Coders/article/details/119304488