用Python写了一个图像文字识别OCR工具

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！

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：

干货主要有：

① 200 多本 Python 电子书（和经典的书籍）应该有

② Python标准库资料（最全中文版）

③ 项目源码（四五十个有趣且可靠的练手项目及源码）

④ Python基础入门、爬虫、网络开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）

私信小编01即可获取大量Python学习资源

▲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。

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：

# 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：

# 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：

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

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，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。

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 。

# 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

原文地址：https://www.toutiao.com/article/7065599466317005316/