PaddleOCR学习笔记3-通用识别服务
今天优化了下之前的初步识别服务的python代码和html代码。
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 :
<!DOCTYPE html>
<html>
<meta charset="utf-8">
<head><title>PandaCodeOCR</title><!--静态加载 样式--><link rel="stylesheet" href={{ url_for('static',filename='bootstrap3/css/bootstrap.min.css') }}></link><style>body {font-family: Arial, sans-serif;margin: 0;padding: 0;}.header {background-color: #f0f0f0;text-align: center;padding: 20px;}.title {font-size: 32px;margin-bottom: 10px;}.menu {list-style-type: none;margin: 0;padding: 0;overflow: hidden;background-color: #FFDEAD;border: 2px solid #DCDCDC;}.menu li {float: left;font-size: 24px;}.menu li a {display: block;color: #333;text-align: center;padding: 14px 16px;text-decoration: none;}.menu li a:hover {background-color: #ddd;}.content {padding: 20px;border: 2px solid blue;}</style>
</head>
<body>
<div class="header"><div class="title">PandaCodeOCR</div>
</div><ul class="menu"><li><a href="/upload/">通用文本识别</a></li>
</ul><div class="content"><!--上传图片文件--><div id="upload_file"><form id="fileForm" action="/upload/" method="POST" enctype="multipart/form-data"><div class="form-group"><input type="file" class="form-control" id="upload_file" name="upload_file"><label class="sr-only" for="upload_file">上传图片</label></div></form></div>
</div>
</div><div id="show" style="display: none;"><!--显示上传的图片--><div class="col-md-6" style="border: 2px solid #ddd;"><span class="label label-info">上传图片</span><!--静态加载 图片, url_for() 动态生成路径 --><img src="" alt="Image preview area..." title="preview-img" class="img-responsive"></div><div class="col-md-6" style="border: 2px solid #ddd;"><!--显示识别结果JSON报文列表--><span class="label label-info">识别结果：</span><!-- 结果显示区 --><div id="result_show">加载中......</div></div>
</div>
</body>
</html>
<!--静态加载 script-->
<script src={{ url_for('static',filename='jquery1.3.3/jquery.min.js') }}></script>
<script src={{ url_for('static',filename='js/jquery-form.js') }}></script>
<script type="text/javascript">var fileInput = document.querySelector('input[type=file]');var previewImg = document.querySelector('img');{#上传图片事件#}fileInput.addEventListener('change', function () {var file = this.files[0];var reader = new FileReader();//显示预览界面$("#show").css("display", "block");// 监听reader对象的的onload事件，当图片加载完成时，把base64编码賦值给预览图片reader.addEventListener("load", function () {previewImg.src = reader.result;}, false);// 调用reader.readAsDataURL()方法，把图片转成base64reader.readAsDataURL(file);//初始化输出结果信息$("#result_show").html("加载中......");{#上传图片识别表单事件，并显示识别结果信息#}{# ajaxSubmit 请求异步响应#}$("#fileForm").ajaxSubmit(function (data) {var inner = "";//alert(data['recognize_time'])//循环输出返回结果，响应识别结果为每行列表for (var i in data['result']) {var value = data['result'][i]['text'];inner += "<p class='text-left'>" + value + "</p>";}//清空输出结果信息$("#result_show").html("");//添加识别结果信息$("#result_show").append(inner);});}, false);
</script>主要python代码文件如下：
myapp.py:
import json
import os
import timefrom flask import Flask, render_template, request, jsonifyfrom paddleocr import PaddleOCR
from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np# 应用名称，当前py名称，视图函数
app = Flask(__name__)# 项目文件夹的绝对路径
# BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__name__))
# 相对路径
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.basename(__name__))# 上传文件路径
UPLOAD_DIR = os.path.join(os.path.join(BASE_DIR, 'static'), 'upload')'''
PaddleOCR模型通用识别方法
'''
def rec_model_ocr(img):# 返回字典结果对象result_dict = {'result': []}# 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`# 使用CPU预加载，不用GPU# 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# 还要更好的就要自己训练模型了。ocr = PaddleOCR(det_model_dir='./inference/ch_PP-OCRv3_det_infer/',rec_model_dir='./inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer/',cls_model_dir='./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/',use_angle_cls=True, lang="ch", use_gpu=False)# 识别图片文件result0 = ocr.ocr(img, cls=True)result = result0[0]for index in range(len(result)):line = result[index]tmp_dict = {}points = line[0]text = line[1][0]score = line[1][1]tmp_dict['points'] = pointstmp_dict['text'] = texttmp_dict['score'] = scoreresult_dict['result'].append(tmp_dict)return result_dict# 转换图片
def convert_image(image, threshold=None):# 阈值 控制二值化程度，不能超过256，[200, 256]# 适当调大阈值，可以提高文本识别率，经过测试有效。if threshold is None:threshold = 200print('threshold : ', threshold)# 首先进行图片灰度处理image = image.convert("L")pixels = image.load()# 在进行二值化for x in range(image.width):for y in range(image.height):if pixels[x, y] > threshold:pixels[x, y] = 255else:pixels[x, y] = 0return image@app.route('/')
def upload_file():return render_template('upload.html')@app.route('/upload/', methods=['GET', 'POST'])
def upload():if request.method == 'POST':# 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。filedata = request.files['upload_file']upload_filename = filedata.filenameprint(upload_filename)# 保存文件到指定路径# 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。# 但是，建议使用 secure_filename() 函数获取它的安全版本if not os.path.exists(UPLOAD_DIR):os.makedirs(UPLOAD_DIR)img_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, upload_filename)filedata.save(img_path)print('file uploaded successfully')start = time.time()print('=======开始OCR识别======')# 打开图片img1 = Image.open(img_path)# 转换图片, 识别图片文本# print('转换图片，阈值=220时，再转换为ndarray数组, 识别图片文本')# 转换图片img2 = convert_image(img1, 220)# Image图像转换为ndarray数组img_2 = np.array(img2)# 识别图片result_dict = rec_model_ocr(img_2)# 识别时间end = time.time()recognize_time = int((end - start) * 1000)result_dict["filename"] = upload_filenameresult_dict["recognize_time"] = str(recognize_time)result_dict["error_code"] = "000000"result_dict["error_msg"] = "识别成功"# render_template方法:渲染模板# 参数1: 模板名称 参数n: 传到模板里的数据# return render_template('result.html', result_dict=result_dict)# 将数据转换成JSON格式，一般用于ajax异步响应页面，不跳转页面用，等价下面方法# return json.dumps(result_dict, ensure_ascii=False), {'Content-Type': 'application/json'}# 将数据转换成JSON格式，一般用于ajax异步响应页面，不跳转页面用return jsonify(result_dict)else:return render_template('upload.html')if __name__ == '__main__':# 启动appapp.run(port=8000)启动flask应用，测试结果如下：
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