PaddleOCR安装教程，easyocr库安装记录_pip 安装paddleocr 教程

总结：如果进行图片表格识别的话PaddleOCR好用。

转自：PaddleOCR史上最全安装教程 - 知乎 

1 简介

PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。并可以此为契机学习深度学习。

github：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/README_ch.md

官网：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台

移动体验版：https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource?from=paddlelite

2 特性

3 环境

Windows 11 专业版
python 版本  (请注意python3.11可能有问题，大家可以先试下，可以的话请留言告诉我)

CUDA11.7

4 安装步骤

官网安装步骤： PaddleOCR/doc/doc_en/quickstart_en.md at release/2.6 · PaddlePaddle/PaddleOCR

4.1 升级pip

python -m pip install --upgrade pip

4.2 安装paddlepaddle

选择对应版本：因为我有NVIDIA® GPU，则安装GPU版本

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

4.3 安装Shapely

地址： https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely?continueFlag=1961b80f775bfd9263cb4ee8416fc63d

下载目录执行安装

pip install Shapely-1.8.2-cp39-cp39-win_amd64.whl

4.4 安装PaddleOCR

pip install "paddleocr>=2.0.1" # Recommend to use version 2.0.1+

安装

4.5 安装CUDA

参考来源： 【Windows11】Cuda和Cudnn详细安装教程_cudnn安装_Jin·的博客-CSDN博客
大家选择对应的CUDA版本，地址： CUDA Toolkit Archive

地址

选择

校验

4.6 安装cuDNN

地址： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

地址

选择所有文件拷贝

至4.5CUDA的安装目录

校验是否安装成功

校验

4.7 安装Zlib

地址： Installation Guide

将zlibwapi.dll拷贝至4.5CUDA的安装目录bin下

4.8 验证

参考： PaddleOCR/doc/doc_en/quickstart_en.md at release/2.6 · PaddlePaddle/PaddleOCR

5 总结

安装步骤还是很麻烦的，但是很开心，希望可以顺利开启深度学习之旅！

第二部分：python文字识别之easyocr库安装使用记录

转自：https://blog.csdn.net/wushaoqiu2011/article/details/114300157

安装环境：windows10+python3.8+easyocr
备：python高版本可能会安装不上的情况

一、安装easyocr

pip install easyocr
1
二、下载模型

文字检测模型（CRAFT）（必须）
https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/releases/download/pre-v1.1.6/craft_mlt_25k.zip

中文（简体）模型（识别中文必须）
https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/releases/download/pre-v1.1.6/chinese_sim.zip

中文（繁体）模型
https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/releases/download/pre-v1.1.6/chinese.zip

下载好解压以后放到 C:\Users******.EasyOCR\model

三、开始识别

import easyocr
 
 
def get_text(path):
    text_list = []
    # 创建reader对象
    reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'])
    # 读取图像
    result = reader.readtext(path)
    # 提取文字
    for t in result:
        print(t[1])
        text_list.append(t[1])
    return text_list
 
 
def save_text(text):
    with open('识别结果.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
        file.write('\n'.join(text))
        file.flush()
 
 
if __name__ == '__main__':
    path1 = '110.jpg'
    text1 = get_text(path1)
    save_text(text1)

识别的图片

2.识别结果

————————————————

                        
原文链接：https://blog.csdn.net/wushaoqiu2011/article/details/114300157