• PaddleOCR学习笔记2-初步识别服务

    今天初步实现了网页，上传图片，识别显示结果到页面的服务。后续再完善。

    采用flask + paddleocr+ bootstrap快速搭建OCR识别服务。

    代码结构如下：

    模板页面代码文件如下：

    upload.html :

    1. <!DOCTYPE html>
    2. <html>
    3. <meta charset="utf-8">
    4. <head>
    5.     <title>PandaCodeOCR</title>
    6.     <!--静态加载 样式-->
    7.     <link rel="stylesheet" href={{ url_for('static',filename='bootstrap3/css/bootstrap.min.css') }}></link>
    8.     <style>
    9.         body {
    10.             font-family: Arial, sans-serif;
    11.             margin: 0;
    12.             padding: 0;
    13.         }
    14.         .header {
    15.             background-color: #f0f0f0;
    16.             text-align: center;
    17.             padding: 20px;
    18.         }
    19.         .title {
    20.             font-size: 32px;
    21.             margin-bottom: 10px;
    22.         }
    23.  
    24.         .menu {
    25.             list-style-type: none;
    26.             margin: 0;
    27.             padding: 0;
    28.             overflow: hidden;
    29.             background-color: #FFDEAD;
    30. 			border: 2px solid #DCDCDC;
    31.         }
    32.  
    33.         .menu li {
    34.             float: left;
    35. 			font-size: 24px;
    36.         }
    37.  
    38.         .menu li a {
    39.             display: block;
    40.             color: #333;
    41.             text-align: center;
    42.             padding: 14px 16px;
    43.             text-decoration: none;
    44.         }
    45.  
    46.         .menu li a:hover {
    47.             background-color: #ddd;
    48.         }
    49.  
    50.         .content {
    51.             padding: 20px;
    52.             border: 2px solid blue;
    53.         }
    54.     </style>
    55. </head>
    56. <body>
    57. 	<div class="header">
    58.         <div class="title">PandaCodeOCR</div>
    59.     </div>
    60.  
    61. 	<ul class="menu">
    62.         <li><a href="http://localhost:5000/uploader">通用文本识别</a></li>
    63.     </ul>
    64.  
    65.     <div class="content">
    66.         <!--上传图片文件-->
    67.         <div id="upload_file">
    68.             <form action="http://localhost:5000/uploader" method="POST" enctype="multipart/form-data">
    69.                 <div class="form-group">
    70.                     <input type="file" class="form-control" id="upload_file" name="upload_file" placeholder="upload_file">
    71.                 </div>
    72.                 <div class="form-group">
    73.                     <button type="submit" class="form-control btn-primary">上传图片文件</button>
    74.                 </div>
    75.             </form>
    76.         </div>
    77.     </div>
    78. </body>
    79. </html>

    result.html :

    1. html>
    2. <html>
    3. <meta charset="utf-8">
    4. <head>
    5.     <title>结果title>
    6.     
    7.     <link rel="stylesheet" href={{ url_for('static',filename='bootstrap3/css/bootstrap.min.css') }}>link>
    8.     <style>
    9.         body {
    10.             font-family: Arial, sans-serif;
    11.             margin: 0;
    12.             padding: 0;
    13.         }
    14.         .header {
    15.             background-color: #f0f0f0;
    16.             text-align: center;
    17.             padding: 20px;
    18.         }
    19.         .title {
    20.             font-size: 32px;
    21.             margin-bottom: 10px;
    22.         }
    23.  
    24.         .menu {
    25.             list-style-type: none;
    26.             margin: 0;
    27.             padding: 0;
    28.             overflow: hidden;
    29.             background-color: #FFDEAD;
    30. 			border: 2px solid #DCDCDC;
    31.         }
    32.  
    33.         .menu li {
    34.             float: left;
    35. 			font-size: 24px;
    36.         }
    37.  
    38.         .menu li a {
    39.             display: block;
    40.             color: #333;
    41.             text-align: center;
    42.             padding: 14px 16px;
    43.             text-decoration: none;
    44.         }
    45.  
    46.         .menu li a:hover {
    47.             background-color: #ddd;
    48.         }
    49.     style>
    50. head>
    51. <body>
    52. 	<div class="header">
    53.         <div class="title">PandaCodeOCRdiv>
    54.     div>
    55.  
    56. 	<ul class="menu">
    57.         <li><a href="http://localhost:5000/uploader">通用文本识别a>li>
    58.     ul>
    59.  
    60.     <div class="row">
    61.             
    62.             <div class="col-md-6" style="border: 2px solid #ddd;">
    63.                 <span class="label label-info">上传图片span>
    64.                 
    65.                 <img src="{{ url_for('static', filename = result_dict['filename'])}}" alt="show_img"  class="img-responsive">
    66.             div>
    67.  
    68.             <div class="col-md-6" style="border: 2px solid #ddd;">
    69.                 
    70.                 <span class="label label-info">识别结果：span>
    71.                 {% for line_str in result_dict['result'] %}
    72.                     <p class="text-left">{{ line_str['text'] }}p>
    73.                 {% endfor %}
    74.             div>
    75.     div>
    76. body>
    77. html>
    79. <script src={{ url_for('static',filename='jquery1.3.3/jquery.min.js')}}>script>

     主要视图代码文件如下：

    views.py ：
    1. import json
    2. import os
    3. import time
    4.  
    5. from . import blue_task
    6. from flask import Flask, render_template, request
    7.  
    8. from paddleocr import PaddleOCR
    9. from PIL import Image,ImageDraw
    10. import numpy as np
    11.  
    12. '''
    13. 自定义模型测试ocr方法
    14. '''
    15.  
    16.  
    17. def test_model_ocr(img):
    18.     # 返回字典结果对象
    19.     result_dict = {'result': []}
    20.     # paddleocr 目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
    21.     # 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
    22.     # 使用CPU预加载，不用GPU
    23.     # 模型路径下必须包含model和params文件，目前开源的v3版本模型 已经是识别率很高的了
    24.     # 还要更好的就要自己训练模型了。
    25.     ocr = PaddleOCR(det_model_dir='./inference/ch_PP-OCRv3_det_infer/',
    26.                     rec_model_dir='./inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer/',
    27.                     cls_model_dir='./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/',
    28.                     use_angle_cls=True, lang="ch", use_gpu=False)
    29.     # 识别图片文件
    30.     result0 = ocr.ocr(img, cls=True)
    31.     result = result0[0]
    32.     for index in range(len(result)):
    33.         line = result[index]
    34.  
    35.         tmp_dict = {}
    36.         points = line[0]
    37.         text = line[1][0]
    38.         score = line[1][1]
    39.         tmp_dict['points'] = points
    40.         tmp_dict['text'] = text
    41.         tmp_dict['score'] = score
    42.  
    43.         result_dict['result'].append(tmp_dict)
    44.     return result_dict
    45.  
    46. # 转换图片
    47. def convert_image(image, threshold=None):
    48.     # 阈值 控制二值化程度，不能超过256，[200, 256]
    49.     # 适当调大阈值，可以提高文本识别率，经过测试有效。
    50.     if threshold is None:
    51.         threshold = 200
    52.     print('threshold : ', threshold)
    53.     # 首先进行图片灰度处理
    54.     image = image.convert("L")
    55.     pixels = image.load()
    56.     # 在进行二值化
    57.     for x in range(image.width):
    58.         for y in range(image.height):
    59.             if pixels[x, y] > threshold:
    60.                 pixels[x, y] = 255
    61.             else:
    62.                 pixels[x, y] = 0
    63.     return image
    64.  
    65. @blue_task.route('/upload')
    66. def upload_file():
    67.     return render_template('upload.html')
    68.  
    69. @blue_task.route('/uploader', methods=['GET', 'POST'])
    70. def uploader():
    71.     if request.method == 'POST':
    72.         #每个上传的文件首先会保存在服务器上的临时位置，然后将其实际保存到它的最终位置。
    73.         filedata = request.files['upload_file']
    74.         upload_filename = filedata.filename
    75.         print(upload_filename)
    76.         #保存文件到指定路径
    77.         #目标文件的名称可以是硬编码的，也可以从 ​request.files[file] ​对象的​ filename ​属性中获取。
    78.         #但是，建议使用 ​secure_filename()​ 函数获取它的安全版本
    79.         img_path = os.path.join('upload/', upload_filename)
    80.         filedata.save(img_path)
    81.         print('file uploaded successfully')
    82.  
    83.         start = time.time()
    84.  
    85.         print('=======开始OCR识别======')
    86.         # 打开图片
    87.         img1 = Image.open(img_path)
    88.         # 转换图片, 识别图片文本
    89.         # print('转换图片，阈值=220时，再转换为ndarray数组, 识别图片文本')
    90.         # 转换图片
    91.         img2 = convert_image(img1, 220)
    92.         # Image图像转换为ndarray数组
    93.         img_2 = np.array(img2)
    94.         # 识别图片
    95.         result_dict = test_model_ocr(img_2)
    96.  
    97.         # 识别时间
    98.         end = time.time()
    99.         recognize_time = int((end - start) * 1000)
    100.  
    101.         result_dict["filename"] = img_path
    102.         result_dict["recognize_time"] = str(recognize_time)
    103.         result_dict["error_code"] = "000000"
    104.         result_dict["error_msg"] = "识别成功"
    105.  
    106.         # return json.dumps(result_dict, ensure_ascii=False), {'Content-Type': 'application/json'}
    107.         # render_template方法:渲染模板
    108.         # 参数1: 模板名称  参数n: 传到模板里的数据
    109.         return render_template('result.html', result_dict=result_dict)
    110.     else:
    111.         return render_template('upload.html')

    启动flask应用，测试结果如下：

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/xionghui2007/article/details/132754176