PaddleOCR文字识别C#部署(转)

最新推荐文章于 2025-11-16 04:25:07 发布
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这篇博客提供了C#环境下使用PaddleOCR的详细教程，包括直接应用与模型微调。作者分享了已编译好的库链接，并指导如何编译Paddle的TX2 C++预测库。适合Windows平台的开发者进行OCR系统开发。

正好在找相关资料，而且百度的OCR已经相当不错，不管是直接拿过来用 还是基于自己的数据集 再次精调训练，都是不错的，推荐，下文是基于C# 部署的相关保姆级教程贴：

https://blog.youkuaiyun.com/ch_ccc/article/details/113857304?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-2~default~blogcommendfrombaidu~default-1.nonecase&dist_request_id=1330147.25114.16181466736741413&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-2~default~blogcommendfrombaidu~default-1.nonecas

 

 

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在百度中搜索PaddleOCRSharp，除了该模块外，还能看到另外一个模块PaddleSharp（参考文献2），这个也是用.net 封装的PaddleOCR工具类库，后者在GitHub中的得到的☆还要更多一些。在网上找了几张图片进行测试（1张参考文献1中的身份证图片，3张带车牌的图片），其中车牌中文字的识别效果一般，身份证和有很多字的带车牌的图片大部分文字都能识别出来。版权声明：本文为优快云博主「gc_2299」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
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PaddleOCR表格识别能够处理各种复杂的表格，包括但不限于Excel、CSV和PDF表格，具有广泛的应用场景。总的来说，PaddleOCR表格识别是一种高效、准确、易用的表格识别工具，能够帮助用户快速地提取和处理各种表格中的信息。PaddleOCR表格识别的核心是深度学习模型，采用了先进的卷积神经网络和序列模型等技术，能够自动学习和提取表格中的文字、数字和结构信息。使用PaddleOCR表格识别非常方便，用户只需上传需要识别的表格文件，系统会自动进行预处理和识别，并输出识别的结果。【官方实现部分代码】
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PaddleOCR.NET是一个基于.NET framework4.5的C#库，使用的是paddleocr轻量级ocr检测和识别模型，目前PaddleOCR.NET只支持CPU版本，GPU版本后续会出来。 第一步应用PaddleOCR.NET库
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03-11
### 创建或使用 PaddleOCR 构建文字识别应用 #### 安装依赖项 为了成功部署PaddleOCR文字识别应用程序，确保已安装所有必需的库。这通常涉及安装Python环境以及特定于项目的其他包[^1]。 对于Windows下的C++版本配置可能遇到一些挑战，因此建议按照官方指南或者社区分享的经验贴逐步操作以减少不必要的麻烦。 #### 编写核心功能代码 下面是一个简单的 Python 脚本 `ExtractText.py` 的例子，它展示了如何加载图像并调用 OCR 方法来进行文本提取： ```python from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import cv2 def extract_text(image_path): ocr = PaddleOCR(lang='en') # 初始化PaddleOCR实例 result = ocr.ocr(img=image_path, cls=True) # 执行OCR识别 text_lines = [] for line in result: txts = [line[1][0]] text_lines.extend(txts) return '\n'.join(text_lines) if __name__ == "__main__": path = 'your_image.jpg' # 修改此变量指向要分析的图片位置 recognized_text = extract_text(path) print(recognized_text) ``` 这段脚本定义了一个函数 `extract_text()` 来接收一张图片作为输入参数，并返回其中所含有的文本字符串。注意这里假设你已经有了一个有效的图片路径赋值给变量 `path`[^2]。 #### 实现桌面端GUI集成方案 如果希望开发更友好的用户交互体验，则可以考虑采用 WinForms 或 PyQt 等框架来构建图形化界面的应用程序。例如，在 .NET 平台上通过 C# 和 WinForms 技术栈实现了一款名为 “WinForm 版 PaddleOCR”的实时识别工具，允许用户截取屏幕上的任意区域并通过 PaddleOCR API 获取对应的字符信息[^3]。 此外还有专门针对 OCR 数据集准备工作的辅助软件如 PP-OCRLabel ，可以帮助开发者更好地完成从数据收集到模型训练前的各项准备工作[^4]。
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