深度学习(六):paddleOCR理解及识别手写体,手写公式,表格

2023-12-07 06:52

本文主要是介绍深度学习(六):paddleOCR理解及识别手写体,手写公式,表格,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.介绍

1.1 什么是OCR?

光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR),ORC是指对包含文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的技术,检测图像中的文本资料,并且识别出文本的内容。

那么有哪些应用场景呢?

其实我们日常生活中处处都有ocr的影子,比如在疫情期间身份证识别录入信息、车辆车牌号识别、自动驾驶等。我们的生活中,机器学习已经越来越多的扮演着重要角色,也不再是神秘的东西。

OCR的技术路线是什么呢?

ocr的运行方式:输入->图像预处理->文字检测->文本识别->输出
在这里插入图片描述

1.2paddleOCR

PaddleOCR是一个基于深度学习的中文OCR(光学字符识别)工具,由清华大学KEG实验室和智谱AI公司开发。它是一个开源的OCR引擎,可以识别中文、英文、数字等多种字体,支持表格、PDF、图片等多种格式。PaddleOCR具有高精度、高召回率、高效率等优点,已经被广泛应用于金融、医疗、电商等多个领域。

以下是PaddleOCR的一些主要功能和特点:

  1. 中文识别:PaddleOCR支持中文识别,可以识别多种字体和格式,如表格、PDF、图片等。
  2. 英文识别:PaddleOCR也支持英文识别,可以识别英文格式。
  3. 数字识别:PaddleOCR可以识别数字格式,包括整数和小数。
  4. 表格识别:PaddleOCR可以识别表格格式,可以提取表格中的数据。
  5. PDF识别:PaddleOCR可以识别PDF格式,可以提取PDF中的文本和图片。
  6. 图片识别:PaddleOCR可以识别图片格式,可以提取图片中的文本和图片。
  7. 高精度:PaddleOCR具有高精度,可以识别高复杂度文本和格式。
  8. 高召回率:PaddleOCR具有高召回率,可以识别漏掉的文本和格式。
  9. 高效率:PaddleOCR具有高效率,可以快速识别文本和格式。

总之,PaddleOCR是一个强大的OCR引擎,可以识别多种格式和字体,具有高精度、高召回率和高效率等特点,已经被广泛应用于多个领域。

1.3使用方法

1. ocr(image, use_angle_cls=False, use_distance_cls=False, rotate_mode=’ clockwise’, language=‘eng’, force_cpu=False, return_
RESULT=False):该方法是 PaddleOCR
的核心方法,用于实现图像文本检测和识别。它接受一张图像作为输入,并返回一个包含文本检测结果和识别的结果的字典。
2. rotate_image(image, angle):该方法用于对图像进行旋转,支持顺时针和逆时针两种旋转方式。
3. rescale_image(image, scale):该方法用于对图像进行缩放,支持按比例和不按比例两种缩放方式。
4. preprocess_image(image):该方法用于对图像进行预处理,包括归一化、去噪、二值化等操作。
5. postprocess_prediction(boxes, probs, class_labels):该方法用于对文本检测结果进行后处理,包括过滤噪声、去除重复框、修正文本框等操作。
6. draw_detections(image, boxes, probs, class_labels, min_conf=0.5):该方法用于在图像上绘制文本检测结果,包括文本框、类别标签和概率等信息。
7. batch_ocr(images, use_angle_cls=False, use_distance_cls=False, rotate_mode=‘clockwise’, language=‘eng’, force_cpu=False,
return_RESULT=False):该方法用于实现批处理文本检测和识别,支持同时处理多张图像。
8. create_predictor(model_path, use_angle_cls=False, use_distance_cls=False, rotate_mode=‘clockwise’,
language=‘eng’):该方法用于创建文本检测和识别的预测器,支持加载预训练模型和自定义模型。
9. save_checkpoint(model_path, epoch, save_optimizer=False):该方法用于保存模型的检查点文件,支持保存当前训练的模型和优化器。
10. draw_text(image, text, position, font, color, thickness):该方法用于在图像上绘制文本,支持设置文本的位置、字体、颜色和粗细等参数。
该方法用于在图像上绘制文本,可以设置文本的位置、字体、颜色和粗细等参数。它是 PaddleOCR
中一个非常实用的方法,可以用于生成文本标签、添加说明等操作。
11. restore_checkpoint(model_path):该方法用于恢复模型的检查点文件,支持加载之前训练的模型。
12. accuracy(predictions, ground_truth):该方法用于计算文本检测和识别的准确率,支持同时计算多个类别的准确率。
13. evaluate(predictions, ground_truth, iou_threshold=0.5):该方法用于评估文本检测和识别的结果,支持同时计算多个类别的召回率、精确率、F1 值等指标。
14. confusion_matrix(predictions, ground_truth):该方法用于生成混淆矩阵,用于分析文本检测和识别的结果。
15. classification_report(predictions, ground_truth):该方法用于生成分类报告,用于分析文本检测和识别的结果。

2.理解

相比于PP-OCR,PP-OCRv2 在骨干网络、数据增广、损失函数这三个方面进行进一步优化,解决端侧预测效
率较差、背景复杂和相似字符误识等问题,同时引入了知识蒸馏训练策略,进一步提升模型精度。具体地:
• 检测模型优化: (1) 采用 CML 协同互学习知识蒸馏策略;(2) CopyPaste 数据增广策略;
• 识别模型优化: (1) PP-LCNet 轻量级骨干网络;(2) U-DML 改进知识蒸馏策略;(3) Enhanced CTC loss 损
失函数改进。
从效果上看,主要有三个方面提升:
• 在模型效果上,相对于 PP-OCR mobile 版本提升超7%;
• 在速度上,相对于 PP-OCR server 版本提升超过220%;
• 在模型大小上,11.6M 的总大小,服务器端和移动端都可以轻松部署。
在这里插入图片描述

3.实现

3.1手写体

安装导入

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple paddlepaddle
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple paddleocr
from paddleocr import PaddleOCR
import re
ocr = PaddleOCR(lang="ch")  # 使用中文识别
result = ocr.ocr("tp.png")for line in result:print(line)  # 输出识别结果 

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.2手写公式

ocr = PaddleOCR(lang="ch",model_path="path/to/数学符号识别模型")
# 使用数学符号识别模型进行公式识别
result = ocr.ocr("gs.png")
for line in result:# 输入文本equation_text = lineprint(equation_text)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.3表格识别

import os
import cv2
from paddleocr import PPStructure,draw_structure_result,save_structure_restable_engine = PPStructure(show_log=True)save_folder = './output'
img_path = 'BG.png'
img = cv2.imread(img_path)
result = table_engine(img)
save_structure_res(result, save_folder,os.path.basename(img_path).split('.')[0])for line in result:line.pop('img')print(line)from PIL import Imagefont_path = 'doc/fonts/simfang.ttf' # PaddleOCR下提供字体包
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
im_show = draw_structure_result(image, result,font_path=font_path)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg') 

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这篇关于深度学习(六):paddleOCR理解及识别手写体,手写公式,表格的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/464903

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

认识、理解、分类——acm之搜索

普通搜索方法有两种:1、广度优先搜索;2、深度优先搜索; 更多搜索方法: 3、双向广度优先搜索; 4、启发式搜索(包括A*算法等); 搜索通常会用到的知识点:状态压缩(位压缩,利用hash思想压缩)。

阿里开源语音识别SenseVoiceWindows环境部署

SenseVoice介绍 SenseVoice 专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别: 采用超过 40 万小时数据训练,支持超过 50 种语言,识别效果上优于 Whisper 模型。富文本识别:具备优秀的情感识别,能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。支持声音事件检测能力,支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。高效推

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学