PaddleOCR 图片日期识别

2024-04-10 16:28
文章标签 图片 日期 识别 paddleocr

本文主要是介绍PaddleOCR 图片日期识别,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!

目录

一 . 获取图片信息种对应坐标区域日期信息  (类型为1:http链接   类型为 2本地图片路径)

二 . ocr图片识别日期信息获取,调用获取图片区域相应位置方法

三 .  如有所需获取rtsp流回放格式

四 . 完整代码如下 (路径可根据自己实际需求替换)


    当今数字化的时代,我们经常需要从图像中提取信息,以便进行后续的处理和分析。其中,日期 信息作为一种重要的时间标记,常常存在于各种图像中,例如照片、截图等。然而,要手动从图像中提取日期信息是一项耗时且繁琐的任务,特别是当图像数量庞大时。因此,我们需要一种自动化的方式来实现这一任务。

    PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的开源 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)工具库,它提供了强大的文字识别功能,能够准确地从图像中识别出各种文字信息,包括日期。在本文中,我们将探讨如何利用 PaddleOCR 来实现图像中日期信息的自动识别。

    本文要解决的问题:从图像中提取日期信息并生成rtsp视频回放URL


一 . 获取图片信息种对应坐标区域日期信息  (类型为1:http链接   类型为 2本地图片路径)

# 读取图片识别相应位置坐标获取  类型为1:http   类型为 2本地图片路径
def x_y_get(image,type):if type == 1:# Nginx图片的访问地址# image_url = "http://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpg"image_url = image# 下载图片response = requests.get(image_url)image_data = response.content# 将图片数据加载为OpenCV图像image_array = np.frombuffer(image_data, np.uint8)image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR)else:# 读取图像image = cv2.imread(image)# 定义要截取的区域的坐标x, y, w, h = 20, 0, 800, 100  # 坐标# 截取图像区域cropped_image = image[y:y+h, x:x+w]# 将截取的图像转换为灰度图像gray_image = cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# # 展示处理后的图像# plt.imshow(cropped_image, cmap='gray')# plt.axis('off')  # 关闭坐标轴# plt.show()return gray_image

二 . ocr图片识别日期信息获取,调用获取图片区域相应位置方法

# ocr图片识别日期信息获取
def paddle_ocr(path,type):# 调用--读取图片识别相应位置坐标获取gray_image = x_y_get(path,type)# 加载PaddleOCR模型ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')# 定义一个函数来提取日期def extract_dates(ocr_result):dates = []for line in ocr_result:for word in line:# 中文过滤linee = re.sub('[\u4e00-\u9fa5]', '', word[1][0])# 识别结果将中文进行过滤,但是列表位置可能不一需要进行判断if linee != '':dates.append(linee)# 将结果进行join为时间格式dates = ' '.join(dates).replace('-','').replace(':','').replace(' ','').replace('—','').replace(':','')return dates# 执行OCR识别result = ocr.ocr(gray_image, cls=True)# 提取日期信息dates = extract_dates(result)return dates

三 .  如有所需获取rtsp流回放格式

# 对应字符串日期转换处理,获取前五秒时间与后五秒时间-- 组装成rtsp返回格式
def get_time(original_timestamp):# 解析字符串为datetime对象dt = datetime.strptime(original_timestamp, '%Y%m%d%H%M%S')# 往前五秒before_5_seconds = dt - timedelta(seconds=5)# 往后五秒after_5_seconds = dt + timedelta(seconds=5)# 转换回字符串格式(与原格式一致)before_5_str = before_5_seconds.strftime('%Y%m%d%H%M%S')after_5_str = after_5_seconds.strftime('%Y%m%d%H%M%S')# 组成rtsp回放所需格式time = '?starttime={}t{}z&endtime={}t{}z'.format(before_5_str[0:8], before_5_str[8:], after_5_str[0:8],after_5_str[8:])return time#  ocr识别获取时间日期 类型为1--http  类型为2--本地
# res = paddle_ocr(r'http://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpg',1)
res = paddle_ocr(r'D:\python_project\uu\Seal_monitoring_system\static\em_16.jpg',2)
print(res)# 获取rtsp前段流
rtsp ='rtsp://admin:1qaz2wsx!@QW@192.168.7.38:554/Streaming/tracks/101'# ocr时间日期传入来获取rtsp前后五秒格式--后段流
get_time_data = get_time(res)# 拼接为完整回放流
rtsp = rtsp+get_time_data
print(rtsp)

四 . 完整代码如下 (路径可根据自己实际需求替换)

import cv2
import re
import requests
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfrom paddleocr import PaddleOCR
from datetime import datetime, timedelta# 读取图片识别相应位置坐标获取  类型为1:http   类型为 2本地
def x_y_get(image,type):if type == 1:# Nginx图片的访问地址# image_url = "http://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpg"image_url = image# 下载图片response = requests.get(image_url)image_data = response.content# 将图片数据加载为OpenCV图像image_array = np.frombuffer(image_data, np.uint8)image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR)else:# 读取图像image = cv2.imread(image)# 定义要截取的区域的坐标x, y, w, h = 20, 0, 800, 100  # 坐标# 截取图像区域cropped_image = image[y:y+h, x:x+w]# 将截取的图像转换为灰度图像gray_image = cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# # 展示处理后的图像# plt.imshow(cropped_image, cmap='gray')# plt.axis('off')  # 关闭坐标轴# plt.show()return gray_image# ocr图片识别日期信息获取
def paddle_ocr(path,type):# 调用--读取图片识别相应位置坐标获取gray_image = x_y_get(path,type)# 加载PaddleOCR模型ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')# 定义一个函数来提取日期def extract_dates(ocr_result):dates = []for line in ocr_result:for word in line:# 中文过滤linee = re.sub('[\u4e00-\u9fa5]', '', word[1][0])# 识别结果将中文进行过滤,但是列表位置可能不一需要进行判断if linee != '':dates.append(linee)# 将结果进行join为时间格式dates = ' '.join(dates).replace('-','').replace(':','').replace(' ','').replace('—','').replace(':','')return dates# 执行OCR识别result = ocr.ocr(gray_image, cls=True)# 提取日期信息dates = extract_dates(result)return dates# 对应字符串日期转换处理,获取前五秒时间与后五秒时间-- 组装成rtsp返回格式
def get_time(original_timestamp):# 解析字符串为datetime对象dt = datetime.strptime(original_timestamp, '%Y%m%d%H%M%S')# 往前五秒before_5_seconds = dt - timedelta(seconds=5)# 往后五秒after_5_seconds = dt + timedelta(seconds=5)# 转换回字符串格式(与原格式一致)before_5_str = before_5_seconds.strftime('%Y%m%d%H%M%S')after_5_str = after_5_seconds.strftime('%Y%m%d%H%M%S')# 组成rtsp回放所需格式time = '?starttime={}t{}z&endtime={}t{}z'.format(before_5_str[0:8], before_5_str[8:], after_5_str[0:8],after_5_str[8:])return time#  ocr识别获取时间日期 类型为1--http  类型为2--本地
# res = paddle_ocr(r'http://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpg',1)
res = paddle_ocr(r'D:\python_project\uu\Seal_monitoring_system\static\em_16.jpg',2)
print(res)# 获取rtsp前段流
rtsp ='rtsp://admin:1qaz2wsx!@QW@192.168.7.38:554/Streaming/tracks/101'# ocr时间日期传入来获取rtsp前后五秒格式--后段流
get_time_data = get_time(res)# 拼接为完整回放流
rtsp = rtsp+get_time_data
print(rtsp)

这篇关于PaddleOCR 图片日期识别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/891563

相关文章

Python使用date模块进行日期处理的终极指南

《Python使用date模块进行日期处理的终极指南》在处理与时间相关的数据时,Python的date模块是开发者最趁手的工具之一,本文将用通俗的语言,结合真实案例,带您掌握date模块的六大核心功能... 目录引言一、date模块的核心功能1.1 日期表示1.2 日期计算1.3 日期比较二、六大常用方法详

使用PyTorch实现手写数字识别功能

《使用PyTorch实现手写数字识别功能》在人工智能的世界里,计算机视觉是最具魅力的领域之一,通过PyTorch这一强大的深度学习框架,我们将在经典的MNIST数据集上,见证一个神经网络从零开始学会识... 目录当计算机学会“看”数字搭建开发环境MNIST数据集解析1. 认识手写数字数据库2. 数据预处理的

Pytorch微调BERT实现命名实体识别

《Pytorch微调BERT实现命名实体识别》命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中的一项关键任务,它涉及识别和分类文本中的关键实体,BERT是一种强大的语言表示模型,在各种NLP任务中显著... 目录环境准备加载预训练BERT模型准备数据集标记与对齐微调 BERT最后总结环境准备在继续之前,确

基于Python开发批量提取Excel图片的小工具

《基于Python开发批量提取Excel图片的小工具》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python中的openpyxl库开发一个小工具,可以实现批量提取Excel图片,有需要的小伙伴可以参考一下... 目前有一个需求,就是批量读取当前目录下所有文件夹里的Excel文件,去获取出Excel文件中的图片,并

Java实现数据库图片上传与存储功能

《Java实现数据库图片上传与存储功能》在现代的Web开发中,上传图片并将其存储在数据库中是常见的需求之一,本文将介绍如何通过Java实现图片上传,存储到数据库的完整过程,希望对大家有所帮助... 目录1. 项目结构2. 数据库表设计3. 实现图片上传功能3.1 文件上传控制器3.2 图片上传服务4. 实现

讯飞webapi语音识别接口调用示例代码(python)

《讯飞webapi语音识别接口调用示例代码(python)》:本文主要介绍如何使用Python3调用讯飞WebAPI语音识别接口,重点解决了在处理语音识别结果时判断是否为最后一帧的问题,通过运行代... 目录前言一、环境二、引入库三、代码实例四、运行结果五、总结前言基于python3 讯飞webAPI语音

Java实现数据库图片上传功能详解

《Java实现数据库图片上传功能详解》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Java实现数据库图片上传功能,包含从数据库拿图片传递前端渲染,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1、前言2、数据库搭建&nbsChina编程p; 3、后端实现将图片存储进数据库4、后端实现从数据库取出图片给前端5、前端拿到

Python使用PIL库将PNG图片转换为ICO图标的示例代码

《Python使用PIL库将PNG图片转换为ICO图标的示例代码》在软件开发和网站设计中,ICO图标是一种常用的图像格式,特别适用于应用程序图标、网页收藏夹图标等场景,本文将介绍如何使用Python的... 目录引言准备工作代码解析实践操作结果展示结语引言在软件开发和网站设计中,ICO图标是一种常用的图像

使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具

《使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具》:本文主要介绍一个使用Python开发的工具,允许用户在图像上进行矩形标注,使用OCR对标注区域进行文本识别,并将结果保存为Excel文件,感兴... 目录项目简介1. 图像加载与显示2. 矩形标注3. OCR识别4. 标注的保存与加载5. 裁剪与重置图像

SpringBoot集成图片验证码框架easy-captcha的详细过程

《SpringBoot集成图片验证码框架easy-captcha的详细过程》本文介绍了如何将Easy-Captcha框架集成到SpringBoot项目中,实现图片验证码功能,Easy-Captcha是... 目录SpringBoot集成图片验证码框架easy-captcha一、引言二、依赖三、代码1. Ea