2024年鸿蒙最全【Python】paddleocr快速使用及参数详解_paddleocr 详细参数(4)，分享一点面试小经验_python paddleocr

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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官方网址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

PaddleOCR是基于PaddlePaddle深度学习框架的开源OCR工具，但它提供了推理模型/训练模型/预训练模型，用户可以直接使用推理模型进行识别，也可以对训练模型或预训练模型进行再训练。支持约80种语言的文本识别，并具有较高的准确性和速度。

1. paddleocr快速使用

1.1 使用默认模型路径

import cv2

from paddleocr import PaddleOCR

# 使用默认模型路径
paddleocr = PaddleOCR(lang='ch', show_log=False)
img = cv2.imread('ch2.jpg')  # 打开需要识别的图片
result = paddleocr.ocr(img)
for i in range(len(result[0])):
    print(result[0][i][1][0])   # 输出识别结果

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1.2 设定模型路径

import cv2

from paddleocr import PaddleOCR


# 设定模型路径
paddleocr = PaddleOCR(lang='ch', show_log=False, 
                      det_model_dir='.paddleocr\\whl\\det\\ch\\ch\_PP-OCRv4\_det\_infer',
                      rec_model_dir='.paddleocr\\whl\\rec\\ch\\ch\_PP-OCRv4\_rec\_infer') # 推理模型路径
img = cv2.imread('ch2.jpg')  # 打开需要识别的图片
result = paddleocr.ocr(img)
for i in range(len(result[0])):
    print(result[0][i][1][0])   # 输出识别结果

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2. PaddleOCR其他参数介绍

PaddleOCR模型推理参数解释

在使用PaddleOCR进行模型推理时，可以自定义修改参数，来修改模型、数据、预处理、后处理等内容，详细的参数解释如下所示。

• 全局信息

• 预测引擎相关

• 文本检测模型相关

其中，DB算法相关参数如下

EAST算法相关参数如下

SAST算法相关参数如下

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

的技术提升。**

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