C#使用PaddleOCR进行图片文字识别✨

PaddlePaddle介绍✨

PaddlePaddle（飞桨）是百度开发的深度学习平台，旨在为开发者提供全面、灵活的工具集，用于构建、训练和部署各种深度学习模型。它具有开放源代码、高度灵活性、可扩展性和分布式训练等特点。PaddlePaddle支持端到端的部署，可以将模型轻松应用于服务器、移动设备和边缘设备。此外，PaddlePaddle拥有丰富的预训练模型库，涵盖图像分类、目标检测、语义分割等常见任务。社区支持和生态系统完善，为开发者提供了丰富的教程、文档和示例代码，助力深度学习模型的开发和应用。

PaddleOCR介绍✨

PaddleOCR是基于飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架开发的开源光学字符识别（OCR）工具。它提供了端到端的OCR解决方案，支持文本检测、文本识别以及关键点检测等功能。PaddleOCR具有高度灵活性和可扩展性，可以适应多种场景下的文本识别需求，包括身份证识别、车牌识别、表格识别等。通过预训练的模型，PaddleOCR能够实现高精度的文本检测和识别，同时支持多语言文本识别，包括中文、英文等。此外，PaddleOCR还提供了丰富的API接口和模型库，方便开发者快速集成和部署OCR功能，助力各种应用场景下的文本识别任务。

PaddleSharp介绍✨

PaddleSharp是一个基于C#语言封装的飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的库。它为C#开发者提供了在熟悉的环境中利用飞桨强大功能的能力。PaddleSharp支持构建、训练和部署各种深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割等任务。该库提供了丰富的功能和工具，包括模型构建、预训练模型加载、高性能计算支持等。通过PaddleSharp，开发者可以利用飞桨底层计算库实现高性能的深度学习计算，有效地利用GPU或CPU资源。总体而言，PaddleSharp为C#开发者提供了一个便捷的工具，使他们能够在C#环境中轻松应用飞桨的深度学习功能。

Winform界面设计✨

Winform界面设计如下：

就两个按钮一个富文本框一个PictureBox。

步骤✨

安装对应的Nuget

进行图片文字识别

使用的代码也比较简单：

FullOcrModel model = LocalFullModels.ChineseV3;
         
using (PaddleOcrAll all = new PaddleOcrAll(model, PaddleDevice.Mkldnn())
{
   
   
    AllowRotateDetection = true, /* 允许识别有角度的文字 */
    Enable180Classification = false, /* 允许识别旋转角度大于90度的文字 */
})
{
   
   
    // Load local file by following code:
    using (Mat src2 = Cv2.ImRead(selectedPicture))             
    {
   
   
        PaddleOcrResult result = all.Run(src2);
        richTextBox1.Text = result.Text;
    }
}

FullOcrModel model = LocalFullModels.ChineseV3;

这行代码创建了一个FullOcrModel对象，该对象表示PaddleOCR的模型。LocalFullModels.ChineseV3是一个预训练的模型，专门用于识别中文字符。

using