用Python写了一个图像文字识别OCR工具

2021-12-24 14:57:55 浏览数 (1)

人生苦短,快学Python!

在之前的文章里,我们多次尝试用Python实现文本OCR识别!

不过今天我们要搞一个升级版:直接写一个图像文字识别OCR工具

引言

最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求,在工作、生活中常常会用到,比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取

博主基于 PyQt labelme PaddleOCR 写了一个桌面端的OCR工具,用于快速实现图片中文本区域自动检测 文本自动识别

识别效果如下图所示:

▲OCR工具识别效果

所有框选区域为OCR算法自动检测,右侧列表有每个框对应的文字内容;点击右侧“识别结果”中的文本记录,然后点击“复制到剪贴板”即可复制该文本内容。

功能列表

  • 文本区域检测 文字识别
  • 文本区域可视化
  • 文字内容列表
  • 图像、文件夹加载
  • 图像滚轮缩放查看
  • 绘制区域、编辑区域
  • 复制所选文本识别结果

OCR部分

图像文字检测 文字识别算法,主要借助 paddleocr 实现。

创建或者选择一个虚拟环境,安装需要用到的第三方库。

代码语言:javascript复制
conda create -n ocr
conda activate ocr

安装框架

如果你没有NVIDIA GPU,或GPU不支持CUDA,可以安装CPU版本:

代码语言:javascript复制
# CPU版本
pip install paddlepaddle==2.1.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 

如果你的GPU安装过CUDA9或CUDA10,cuDNN 7.6 ,可以选择下面这个GPU版本:

代码语言:javascript复制
# GPU版本
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

安装 PaddleOCR

安装paddleocr:

代码语言:javascript复制
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:

代码语言:javascript复制
pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl

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:

代码语言:javascript复制
paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false

输出一个list:

在python中调用

代码语言:javascript复制
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,其中pyqt GUI程序开发入门和环境配置,详见一篇博客(具体见文末)。

主要步骤:

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。

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。

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。

代码语言:javascript复制
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)     

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

代码语言:javascript复制
# 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。

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。

代码开源地址:https://gitee.com/signal926/ocr-gui-demo

参考链接

画框、区域列表:https://github.com/wkentaro/labelme

icons:https://github.com/google/material-design-icons

https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/quickstart.md

https://blog.csdn.net/Bit_Coders/article/details/119304488

0 人点赞