图片文字识别，就在我们身边，并且给我们带来了不少好处。不知大家有没发现，PC版的微信现在是支持复制图片上的文字的，在工作和生活中都给我们带来了不少便利。

什么是OCR？

    OCR泛指文本图像中的文字检测和识别,是一种从图像中识别出文字的技术。简单是说：OCR识别是基于深度学习算法，利用光学字符识别技术，将图片上的文字内容，直接转换为可编辑文本。

OCR可以做什么？

    OCR可以提供精准的通用文字识别、丰富的卡片证照识别，专业的票据单据识别，灵活的自定义模板文字识别，快速对接应用，可广泛应用于身份认证、票据单据识别、内容监管与审核等场景，支持提供定制化服务，可以有效地代替人工录入信息。让应用看图识字，提升输入效率，优化用户体验。

OCR的应用场景有哪些呢？

OCR中台产品架构

    OCR需要大量数据采集，通过数据标注进行我们的算法模型的训练，主要流程环节有：图像的输入、图像预处理、文本行检测、字符切割、字符识别、后处理，算法模型完成后，封装成标准的API服务，面向用户提供识别能力。

如何基于paddle实现OCR？

1、环境准备

安装python3、pip、conda

相关环境准备可参考：

https://www.paddlepaddle.org.cn/

2、代码测试

环境安装好后，可以在pycharm中输入如下代码

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 memoryimg_path = './images/22.jpg'result = ocr.ocr(img_path, cls=True)for line in result:    print(line)# 显示结果from PIL import Imageimage = 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='./fonts/simfang.ttf')im_show = Image.fromarray(im_show)im_show.save('result.jpg')

整体目录结构如下：

3、待识别图片

4、识别后输出识别到文字的内容图像

从图像中可以看到，已100%将图片中的文字识别出来

5、内容封装

根据不同的场景和算法，将图片识别出来的文字进行训练，以便满足业务场景的需求：下图是识别出来的文字内容，具体可根据场景进行接口的封装和调用。

例如以下场景的封装：

其他问题参考文档：

1、创建 conda虚拟环境命令

conda create --name paddle_env python=3.10 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

2、激活您刚刚创建的 Conda 环境，请在命令行中输入以下命令：

#激活 paddle_env 环境

conda activate paddle_env

3、#查看python的当前位置

where python

4、安装相关库

pip install paddleocr -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

https://zhuanlan.zhihu.com/p/561569555

总结

    OCR识别涵盖通用类、票据类、证件类、定制类，典型的应用场景有商品图片中的敏感词文字检测及识别，企业和个人证件信息的自动识别和提取，财务税票的文字检测及识别，文档或者宣传资料中的文字检测识别等。由于深度学习和图像检测技术的发展，使得上述场景中的文字的检测和识别效果越来越好，使得机器自动识别成为可能，助力企业提高生产力，降低运营成本。