PaddleOCR的使用方法及开发搜题工具怎样实现
Admin 2022-11-02 群英技术资讯 339 次浏览
PaddleOCR 是一个基于百度飞桨的OCR工具库,包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。
本教程将介绍PaddleOCR的基本使用方法以及如何使用它开发一个自动搜题的小工具。
项目地址
OR
虽然PaddleOCR支持服务端部署并提供识别API,但根据我们的需求,搭建一个本地离线的OCR识别环境,所以此次我们只介绍如何在本地安装并使用的做法。
一、环境准备
1.1 目前飞桨支持的环境
Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)
GPU版本支持CUDA 10.1/10.2/11.0/11.2,且仅支持单卡
Python 版本 3.6+/3.7+/3.8+/3.9+ (64 bit)
pip 版本 20.2.2或更高版本 (64 bit)
二、安装命令
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
(注意此版本为CPU版本,如需GPU版本请查看PaddlePaddle文档)
安装完成后您可以使用 python
进入python解释器,输入import paddle
,再输入 paddle.utils.run_check()
如果出现PaddlePaddle is installed successfully!
,说明您已成功安装。
pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本
安装完成后你可以使用以下代码来进行简单的功能测试
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # Paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语,可以通过修改lang参数进行切换 # 参数依次为`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory # 选择你要识别的图片路径 img_path = '11.jpg' result = ocr.ocr(img_path, cls=True) for line in result: print(line) # 显示结果 from PIL import Image image = Image.open(img_path).convert('RGB') boxes = [line[0] for line in result] txts = [line[1][0] for line in result] scores = [line[1][1] for line in result] im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/path/to/PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf') im_show = Image.fromarray(im_show) im_show.save('result.jpg')
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]]
......
可视化效果
至此我们就掌握了 PaddleOCR 的基本使用,基于这个我们就能开发出一个OCR的搜题小工具了。
更多使用方法请参考
现在有很多那种答题竞赛的小游戏,在限定时间内看谁答题正确率更高。或者现在一些单位会搞一些大练兵什么的竞赛,需要在网上答题,这个时候手动输入题目去搜索就很慢,效率也不会太高,所以我们就可以来写一个脚本,帮助我们完成搜题的过程。
基本思路就是通过ADB截取当前屏幕,然后剪切出题目所在位置,然后通过PaddleOCR来获取题目文字,之后打开搜索引擎搜索或者打开题库搜索。
你可以到这里下载安装ADB之后配置环境变量。
配置完环境变量后在终端输入adb,如果出现以下字符则证明adb安装完成。
Android Debug Bridge version 1.0.41 Version 31.0.3-7562133
import os from PIL import Image # 截图 def pull_screenshot(): os.system('adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png') os.system('adb pull /sdcard/screenshot.png .') img = Image.open("./screenshot.png") # 切割问题区域 # (起始点的横坐标,起始点的纵坐标,宽度,高度) question = img.crop((10, 400, 1060, 1000)) # 保存问题区域 question.save("./question.png")
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch", show_log=False ) # need to run only once to download and load model into memory img_path = 'question.png' result = ocr.ocr(img_path, cls=False) # 获取题目文本 questionList = [line[1][0] for line in result] text = "" # 将数组转换为字符串 for str in questionList : text += str print(text)
import webbrowser webbrowser.open('https://baidu.com/s?wd=' + urllib.parse.quote(question))
之后你就可以查看搜索结果了
如果有题库,你还可以使用pyautogui
来模拟鼠标键盘操作,去操作Word等软件在题库中进行搜索。
# -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Pu Zhiwei # @Time : 2021-09-02 20:29 from PIL import Image import os import matplotlib.pyplot as plt from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import pyperclip import pyautogui import time import webbrowser import urllib.parse # 鼠标位置 currentMouseX, currentMouseY = 60, 282 # 截图获取当前题目 def pull_screenshot(): os.system('adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png') os.system('adb pull /sdcard/screenshot.png .') # 移动鼠标到搜索框搜索 def MoveMouseToSearch(): # duration 参数,移动时间,即用时0.1秒移动到对应位置 pyautogui.moveTo(currentMouseX, currentMouseY, duration=0.1) # 左键点击 pyautogui.click() pyautogui.click() # 模拟组合键,粘贴 pyautogui.hotkey('ctrl', 'v') # 扩充问题 def AddText(list, length, text): if length > 3: return text + list[3] else: return text # 打开浏览器 def open_webbrowser(question): webbrowser.open('https://baidu.com/s?wd=' + urllib.parse.quote(question)) # 显示所识别的题目 def ShowAllQuestionText(list): text = "" for str in list: text += str print(text) if __name__ == "__main__": while True: print("\n\n请将鼠标放在Word的搜索框上,三秒后脚本将自动获取Word搜索框位置!\n\n") # 延时三秒输出鼠标位置 time.sleep(3) # 获取当前鼠标位置 currentMouseX, currentMouseY = pyautogui.position() print('当前鼠标位置为: {0} , {1}'.format(currentMouseX, currentMouseY)) start = input("按y键程序开始运行,按其他键重新获取搜索框位置:") if start == 'y': break while True: t = time.perf_counter() pull_screenshot() img = Image.open("./screenshot.png") # 切割问题区域 # (起始点的横坐标,起始点的纵坐标,宽度,高度) question = img.crop((10, 400, 1060, 1000)) # 保存问题区域 question.save("./question.png") # 加载 PaddleOCR # Paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语,可以通过修改lang参数进行切换 # 参数依次为`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。 # 自定义模型地址 # det_model_dir='./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_train', # rec_model_dir='./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre', # cls_model_dir='./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train', ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, lang="ch", show_log=False ) # need to run only once to download and load model into memory img_path = 'question.png' result = ocr.ocr(img_path, cls=False) questionList = [line[1][0] for line in result] length = len(questionList) text = "" if length < 1: text = questionList[0] elif length == 2: text = questionList[1] else: text = questionList[1] + questionList[2] print('\n\n') ShowAllQuestionText(questionList) # 将结果写入剪切板 pyperclip.copy(text) # 点击搜索 MoveMouseToSearch() # 计算时间 print('\n\n') end_time3 = time.perf_counter() print('用时: {0}'.format(end_time3 - t)) go = input('输入回车继续运行,输入 e 打开浏览器搜索,输入 a 增加题目长度,输入 n 结束程序运行: ') if go == 'n': break if go == 'a': text = AddText(questionList, length, text) pyperclip.copy(text) # 点击搜索 MoveMouseToSearch() stop = input("输入回车继续") elif go == 'e': # 打开浏览器 open_webbrowser(text) stop = input("输入回车继续") print('\n------------------------\n\n')
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