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百度飞浆OCR识别表格入门python实践

1. 百度飞桨(PaddlePaddle)

百度飞桨(PaddlePaddle)是百度推出的一款深度学习平台,旨在为开发者提供强大的深度学习框架和工具。飞桨提供了包括OCR(光学字符识别)在内的多种功能,可以帮助开发者在各种应用中实现高效的文本识别。官网链接:https://www.paddlepaddle.org.cn/。

在这里插入图片描述

初次使用,安装:

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple paddlepaddle

验证安装,使用 python 进入 python 解释器,输入 import paddle ,再输入 paddle.utils.run_check()。

python
Python 3.8.10 (tags/v3.8.10:3d8993a, May 3 2021, 11:48:03) [MSC v.1928 64 bit (AMD64)] on win32
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.

import paddle
paddle.utils.run_check()
Running verify PaddlePaddle program …
I0904 17:11:21.570567 15712 interpretercore.cc:237] New Executor is Running.
I0904 17:11:21.702833 15712 interpreter_util.cc:518] Standalone Executor is Used.
PaddlePaddle works well on 1 CPU.
PaddlePaddle is installed successfully! Let’s start deep learning with PaddlePaddle now.

2. 飞桨OCR

飞桨文字识别开发套件PaddleOCR,旨在打造一套丰富、领先且实用的OCR工具库,开源了基于PP-OCR实用的超轻量中英文OCR模型、通用中英文OCR模型,以及德法日韩等多语言OCR模型。并提供上述模型训练方法和多种预测部署方式。同时开源文本风格数据合成工具Style-Text和半自动文本图像标注工具PPOCRLable。

飞桨OCR文字简明识别过程如下图所示。
在这里插入图片描述

2.1. 安装飞桨OCR

如果你有企业中明确的 OCR 垂类应用需求,我们推荐你使用训压推一站式全流程高效率开发平台 PaddleX,助力 AI 技术快速落地。

首先,下载shapely安装包(地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/),并安装。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple e:\software\python\Shapely-1.8.2-cp38-cp38-win_amd64.whlpip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple paddleocr

通用OCR文字识别,首个样例。

在这里插入图片描述

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr# 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`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory
img_path = './imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for idx in range(len(result)):res = result[idx]for line in res:print(line)# 显示结果
from PIL import Image
result = result[0]
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

在这里插入图片描述
我的python环境,供参考:

  • 操作系统:windows 10 专业版 版本 22H2
  • python 3.8.10
  • 安装包内容如下详见附件

2.2. PP-Structure 快速开始

PP-Structure是一个基于PaddlePaddle的表格结构识别工具包,可以帮助开发者快速进行表格结构的识别和提取。

图表识别,输入图像如下图,带水印的网页表格:
在这里插入图片描述
官方示例代码:

import os
import cv2
from paddleocr import PPStructure,draw_structure_result,save_structure_restable_engine = PPStructure(show_log=True)save_folder = 'output'
img_path = 'img/12.jpg'
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 = 'C:\Windows\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('result2.jpg')

在这里插入图片描述

download https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/slanet/ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar to 
C:\Users\xiaoyw/.paddleocr/whl\table\ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer\ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer.tar
100%| 10.3M/10.3M [00:01<00:00, 6.69MiB/s]
download https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/layout/picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_cdla_infer.tar to 
C:\Users\xiaoyw/.paddleocr/whl\layout\picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_cdla_infer\picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_cdla_infer.tar
100%|| 10.1M/10.1M [00:00<00:00, 10.2MiB/s]

参考:

VipSoft. 百度飞桨(PaddlePaddle) - PaddleHub OCR 文字识别简单使用. 博客园. 2023.05
汽车人. Pytorch 和 TensorFlow 和 PaddlePaddle 这三个框架有什么区别?. 知乎. 2022.08
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/ppstructure/docs/quickstart.md

附件:

Package                   Version
------------------------- -----------
anyio                     4.0.0
argon2-cffi               23.1.0
argon2-cffi-bindings      21.2.0
arrow                     1.2.3
astor                     0.8.1
asttokens                 2.3.0
async-lru                 2.0.4
attrdict                  2.0.1
attrs                     23.1.0
Babel                     2.12.1
backcall                  0.2.0
bce-python-sdk            0.8.90
beautifulsoup4            4.12.2
bleach                    6.0.0
blinker                   1.6.2
cachetools                5.3.1
certifi                   2023.7.22
cffi                      1.15.1
charset-normalizer        3.2.0
click                     8.1.7
colorama                  0.4.6
comm                      0.1.4
contourpy                 1.1.0
cssselect                 1.2.0
cssutils                  2.7.1
cycler                    0.11.0
Cython                    3.0.2
debugpy                   1.6.7.post1
decorator                 5.1.1
defusedxml                0.7.1
dnspython                 2.4.2
et-xmlfile                1.1.0
exceptiongroup            1.1.3
executing                 1.2.0
fastjsonschema            2.18.0
fire                      0.5.0
flask                     2.3.3
flask-babel               3.1.0
fonttools                 4.42.1
fqdn                      1.5.1
future                    0.18.3
h11                       0.14.0
httpcore                  0.17.3
httpx                     0.24.1
idna                      3.4
imageio                   2.31.3
imgaug                    0.4.0
importlib-metadata        6.8.0
importlib-resources       6.0.1
ipykernel                 6.25.1
ipython                   8.12.2
ipython-genutils          0.2.0
ipywidgets                8.1.0
isoduration               20.11.0
itsdangerous              2.1.2
jedi                      0.19.0
Jinja2                    3.1.2
joblib                    1.3.2
json5                     0.9.14
jsonpointer               2.4
jsonschema                4.19.0
jsonschema-specifications 2023.7.1
kiwisolver                1.4.5
lazy-loader               0.3
lmdb                      1.4.1
lxml                      4.9.3
MarkupSafe                2.1.3
matplotlib                3.7.2
matplotlib-inline         0.1.6
mistune                   3.0.1
nbclient                  0.8.0
nbconvert                 7.8.0
nbformat                  5.9.2
nest-asyncio              1.5.7
networkx                  3.1
notebook                  7.0.3
notebook-shim             0.2.3
numpy                     1.24.4
opencv-contrib-python     4.6.0.66
opencv-python             4.6.0.66
openpyxl                  3.1.2
opt-einsum                3.3.0
overrides                 7.4.0
packaging                 23.1
paddle-bfloat             0.1.7
paddleocr                 2.7.0.2
paddlepaddle              2.5.1
pandas                    2.0.3
pandocfilters             1.5.0
parso                     0.8.3
pdf2docx                  0.5.6
pickleshare               0.7.5
Pillow                    10.0.0
pip                       21.1.1
pkgutil-resolve-name      1.3.10
platformdirs              3.10.0
premailer                 3.10.0
prometheus-client         0.17.1
prompt-toolkit            3.0.39
protobuf                  3.20.2
psutil                    5.9.5
pure-eval                 0.2.2
pyclipper                 1.3.0.post4
pycparser                 2.21
pycryptodome              3.18.0
Pygments                  2.16.1
pymongo                   4.5.0
PyMuPDF                   1.20.2
pyparsing                 3.0.9
python-dateutil           2.8.2
python-docx               0.8.11
python-json-logger        2.0.7
pytz                      2023.3
PyWavelets                1.4.1
pywin32                   306
pywinpty                  2.0.11
PyYAML                    6.0.1
pyzmq                     25.1.1
qtconsole                 5.4.4
QtPy                      2.4.0
rapidfuzz                 3.2.0
rarfile                   4.0
referencing               0.30.2
requests                  2.31.0
rfc3339-validator         0.1.4
rfc3986-validator         0.1.1
rpds-py                   0.10.0
scikit-image              0.21.0
scikit-learn              1.3.0
scipy                     1.10.1
Send2Trash                1.8.2
setuptools                56.0.0
Shapely                   1.8.2
six                       1.16.0
sniffio                   1.3.0
soupsieve                 2.5
stack-data                0.6.2
termcolor                 2.3.0
terminado                 0.17.1
threadpoolctl             3.2.0
tifffile                  2023.7.10
tinycss2                  1.2.1
tomli                     2.0.1
tornado                   6.3.3
tqdm                      4.66.1
traitlets                 5.9.0
typing-extensions         4.7.1
tzdata                    2023.3
uri-template              1.3.0
urllib3                   2.0.4
visualdl                  2.5.3
wcwidth                   0.2.6
webcolors                 1.13
webencodings              0.5.1
websocket-client          1.6.2
werkzeug                  2.3.7
widgetsnbextension        4.0.8
zipp                      3.16.2

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Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)

引言&#xff1a;为什么 Eureka 依然是存量系统的核心&#xff1f; 尽管 Nacos 等新注册中心崛起&#xff0c;但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制&#xff0c;是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...

Ascend NPU上适配Step-Audio模型

1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统&#xff0c;支持多语言对话&#xff08;如 中文&#xff0c;英文&#xff0c;日语&#xff09;&#xff0c;语音情感&#xff08;如 开心&#xff0c;悲伤&#xff09;&#x…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

iOS性能调优实战:借助克魔(KeyMob)与常用工具深度洞察App瓶颈

在日常iOS开发过程中&#xff0c;性能问题往往是最令人头疼的一类Bug。尤其是在App上线前的压测阶段或是处理用户反馈的高发期&#xff0c;开发者往往需要面对卡顿、崩溃、能耗异常、日志混乱等一系列问题。这些问题表面上看似偶发&#xff0c;但背后往往隐藏着系统资源调度不当…...

R语言速释制剂QBD解决方案之三

本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...

2025年渗透测试面试题总结-腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师(题目+回答)

安全领域各种资源&#xff0c;学习文档&#xff0c;以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具&#xff0c;欢迎关注。 目录 腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师 一、网络与协议 1. TCP三次握手 2. SYN扫描原理 3. HTTPS证书机制 二…...

怎么让Comfyui导出的图像不包含工作流信息,

为了数据安全&#xff0c;让Comfyui导出的图像不包含工作流信息&#xff0c;导出的图像就不会拖到comfyui中加载出来工作流。 ComfyUI的目录下node.py 直接移除 pnginfo&#xff08;推荐&#xff09;​​ 在 save_images 方法中&#xff0c;​​删除或注释掉所有与 metadata …...

pycharm 设置环境出错

pycharm 设置环境出错 pycharm 新建项目&#xff0c;设置虚拟环境&#xff0c;出错 pycharm 出错 Cannot open Local Failed to start [powershell.exe, -NoExit, -ExecutionPolicy, Bypass, -File, C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2024.1.3\plugins\terminal\shell-int…...

实战设计模式之模板方法模式

概述 模板方法模式定义了一个操作中的算法骨架&#xff0c;并将某些步骤延迟到子类中实现。模板方法使得子类可以在不改变算法结构的前提下&#xff0c;重新定义算法中的某些步骤。简单来说&#xff0c;就是在一个方法中定义了要执行的步骤顺序或算法框架&#xff0c;但允许子类…...