win10 环境下Python 3.8按装fastapi paddlepaddle 进行图片文字识别1

本文主要是介绍win10 环境下Python 3.8按装fastapi paddlepaddle 进行图片文字识别1，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！

###按装
用conda 创建python 3.8的环境，可参看本人python下的其它文章。
在pycharm开发环境下按装相关的模块：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple fastapi
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  "uvicorn[standard]"
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install "paddleocr>=2.0.1" -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install  shapely -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

###开发代码：

# 导入requests库，用于发送HTTP请求
import requests
# 导入FastAPI库，用于构建高性能的Web应用程序
from fastapi import FastAPI
# 导入PaddleOCR及其draw_ocr方法，PaddleOCR是一个使用PaddlePaddle深度学习框架的OCR工具
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 导入BytesIO，用于在内存中处理二进制流
from io import BytesIO
# 导入PIL库中的Image模块，用于处理图像
from PIL import Image
import os# 初始化PaddleOCR实例，配置使用方向分类器、不使用GPU、识别中文
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False, lang="ch")
# 创建一个FastAPI应用实例
app = FastAPI()# 定义一个异步的GET请求处理函数，路径为"/"，接收一个名为url的查询参数
@app.get("/")
async def root(url: str):try:# 使用requests库发送GET请求，获取指定URL的图片，stream=True表示以流的形式下载大文件response = requests.get(url, stream=True)# 如果HTTP请求返回的状态码不是200，则引发HTTPError异常response.raise_for_status()# 检查响应头中的content-type是否包含'image'，以确认返回的内容是图片if 'image' not in response.headers.get('content-type', ''):# 如果不是图片，返回错误信息，HTTP状态码为400（Bad Request）return {"error": "The provided URL does not point to an image."}, 400# 使用BytesIO将响应内容转换为二进制流image_bytes = BytesIO(response.content)# 使用PIL库打开二进制流中的图像image = Image.open(image_bytes)# 将图像保存到临时文件中（这里是为了适应PaddleOCR可能需要文件路径的API）# 注意：这里的代码实际上有一个逻辑错误，因为image.save()应该放在with语句块内以确保文件正确关闭temp_image_path = "temp_image.jpg"with open(temp_image_path, "wb") as image_file:image.save(image_file, format='JPEG')# 调用PaddleOCR的ocr方法进行OCR处理，cls=True表示使用分类器result = ocr.ocr(temp_image_path, cls=True)if os.path.exists(temp_image_path):os.remove(temp_image_path)results = []# 遍历最外层的列表for item in result:# 遍历内层的列表for sub_item in item:# 提取文本和可能性text = sub_item[1][0]  # 文本位于第二个子列表的第一个位置probability = sub_item[1][1]  # 可能性位于第二个子列表的第二个位置# 将提取的文本和可能性作为一个元组添加到结果列表中results.append((text, probability))# 返回OCR处理结果，封装在message字段中（注意：这里没有删除临时文件，可能会导致磁盘空间被占用）return {"message": results}except requests.exceptions.RequestException as e:# 如果在发送HTTP请求过程中发生异常，捕获异常并返回错误信息，HTTP状态码为500（Internal Server Error）return {"error": f"An error occurred while downloading the image: {str(e)}"}, 500except Exception as e:# 如果在处理过程中发生其他类型的异常，同样捕获异常并返回错误信息，HTTP状态码为500return {"error": f"An error occurred during OCR processing: {str(e)}"}, 500

在网上找一张图片：
https://img-s-msn-com.akamaized.net/tenant/amp/entityid/BB1ifoqa.img?w=768&h=662&m=6
在这里插入图片描述
运行代码：

uvicorn main:app --reload

返回结果：

{"message": [["狗仔说张天爱手撕徐开骋得罪了人，资源掉了不",0.9765021800994873],["少，最近一直没有新男友，是不是又怕被录音啊？",0.9926691055297852],["C薰衣草Sallie的微博视频",0.9560778737068176],["飞哥追瓜速报",0.9982643723487854],["快手搜索追瓜少年阿",0.8913857936859131]]
}