python基于PaddleOCR的文本识别GUI程序

1.PaddleOCR 的组成

PaddleOCR 包含多个模块，主要分为两部分：
文本检测：检测图像中的文本区域。
文本识别：识别文本区域中的具体文字。
此外，PaddleOCR 还支持多语言识别、表格识别、方向分类等功能。

2. 模型规模

PaddleOCR 提供了多种预训练模型，模型规模从小到大都有：

2.1 轻量级模型：如 PP-OCRv3，模型较小，适合移动端或嵌入式设备。

2.2 高精度模型：如 PP-OCRv3-server，模型较大，适合对精度要求较高的场景。

这些模型的规模远小于典型的“大模型”（如 GPT、BERT 等），但它们针对 OCR 任务进行了优化，能够在较小的模型规模下实现较高的精度。

3. 本程序GUI界面

主界面

功能 1：

可以整个图片进行文字识别。
全图识别

功能 2 ：

对图片所选区域进行识别文字
区域识别

4. 核心代码

(https://download.youkuaiyun.com/download/java_marvel/90291417)[数据包]

class ImageRecognition(QtWidgets.QMainWindow):
    def __init__(self):
        super(ImageRecognition, self).__init__()
        # imagePath
        self.filePath = ''
        self.all_screens = []
        self.shot_screens = []

        self.resize(1200, 800)
        self.setWindowTitle("A+ KPD Image-recognition Tool")
        self.setWindowIcon(QtGui.QIcon("🍳"))
        # central widget
        centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)
        self.setCentralWidget(centralwidget)
        # central widget 里面的 主 layout
        mainLayout = QtWidgets.QVBoxLayout(centralwidget)

        # UI Up page
        topLayout = QtWidgets.QHBoxLayout()
        self.label_ori_image = QtWidgets.QLabel(self)
        self.label_treated_image = QtWidgets.QLabel(self)
        self.label_ori_image.setMinimumSize(520, 400)
        self.label_treated_image.setMinimumSize(520, 400)
        self.label_ori_image.setStyleSheet("border: 1px solid #D7E2F9;")
        self.label_treated_image.setStyleSheet("border: 1px solid #D7E2F9;")

        topLayout.addWidget(self.label_ori_image)
        topLayout.addWidget(self.label_treated_image)
        mainLayout.addLayout(topLayout)

        # UI Down Page
        groupBox = QtWidgets.QGroupBox(self)

        bottomLayout = QtWidgets.QHBoxLayout(groupBox)
        self.textLog = QtWidgets.QTextBrowser()
        self.textLog.setStyleSheet("border: 1px solid #D7E2F9;")
        bottomLayout.addWidget(self.textLog)

        mainLayout.addWidget(groupBox)

        # right button
        btnLayout = QtWidgets.QVBoxLayout()
        self.imageBtn = QtWidgets.QPushButton("🎞 图片")
        self.startBtn = QtWidgets.QPushButton("◀ 开始")
        btnLayout.addWidget(self.imageBtn)
        btnLayout.addWidget(self.startBtn)
        bottomLayout.addLayout(btnLayout)

        self.imageBtn.clicked.connect(self.openImage)
        self.startBtn.clicked.connect(self.recognition)

        # 获取剪贴板
        self.clipboard = QApplication.clipboard()

    def recognition_txt(self, data):
        import DafaIt
        # 文字识别
        # 识别范围 (起始x, 起始y, 识别宽, 识别高)
        a1 = DafaIt.zi((data[0], data[1], data[2], data[3]))
        print(self.all_screens)
        print(a1)
        self.textLog.append(a1)

    def keyPressEvent(self, event):
        """ 处理键盘事件，当按下 Ctrl+V 时粘贴图片 """
        if event.modifiers() == Qt.ControlModifier and event.key() == Qt.Key_V:
            self.paste_image_from_clipboard()

    def paste_image_from_clipboard(self):
        """ 从剪贴板获取图片并显示到 QLabel 上 """
        mime = self.clipboard.mimeData()

        # 确保剪贴板内容是图片
        if mime.hasImage():
            image = self.clipboard.image()
            pixmap = QPixmap.fromImage(image)
            self.label_treated_image.setPixmap(pixmap.scaled(self.label_treated_image.size(), Qt.KeepAspectRatio))
        else:
            self.label_treated_image.setText("No image found in clipboard.")

    def openImage(self):
        # 打开文件对话框让用户选择图片
        filePath, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(self, "选择图片", "", "图片文件 (*.png *.jpg *.bmp *.jpeg)")

        if filePath:
            # 加载并显示图片
            self.pixmap = QPixmap(filePath)
            self.label_ori_image.setPixmap(self.pixmap.scaled(self.label_ori_image.size(), QtCore.Qt.KeepAspectRatio))
            label_pos = self.label_ori_image.mapToGlobal(QtCore.QPoint(0, 0))  # 获取 label 左上角的屏幕坐标
            label_x = label_pos.x()
            label_y = label_pos.y()


            # 获取 QLabel 的大小
            label_width = self.label_ori_image.width()
            label_height = self.label_ori_image.height()

            # 输出坐标和尺寸
            # self.textLog.append(f"Label 位置：({label_x}, {label_y})")
            # self.textLog.append(f"Label 尺寸：{label_width} x {label_height}")

            # 也可以将图片路径输出到日志
            self.textLog.append(f"选择的图片路径: {filePath}")

            self.filePath = filePath
            self.all_screens.append(label_x)
            self.all_screens.append(label_y)
            self.all_screens.append(label_width)
            self.all_screens.append(label_height)

        else:
            QMessageBox.warning(self, "Notice", "请先选择图片！")

    def recognition(self):

        if self.filePath != "":
            self.textLog.clear()
            if self.label_treated_image.pixmap() is not None:
                label_tre = self.label_treated_image.mapToGlobal(QtCore.QPoint(0, 0))  # 获取 label 左上角的屏幕坐标
                label_x = label_tre.x()
                label_y = label_tre.y()

                # 获取 QLabel 的大小
                label_width = self.label_treated_image.width()
                label_height = self.label_treated_image.height()

                # 输出坐标和尺寸
                self.textLog.append(f"Label 位置：({label_x}, {label_y})")
                self.textLog.append(f"Label 尺寸：{label_width} x {label_height}")

                self.shot_screens.append(label_x)
                self.shot_screens.append(label_y)
                self.shot_screens.append(label_width)
                self.shot_screens.append(label_height)

                # recognition txt
                self.recognition_txt(self.shot_screens)
            else:
                # recognition txt
                self.recognition_txt(self.all_screens)
        else:
            QMessageBox.warning(self, "Notice", "请先选择图片！")



app = QtWidgets.QApplication([])
window = ImageRecognition()
window.show()
app.exec_()