本篇内容介绍了“python的PaddleOCR库怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
1、PaddleOCR是基于深度学习的ocr识别库，中文识别精度相当还不错，能够应对大多数文字提取需求。
2、需要依次安装三个依赖库，shapely库可能会受到系统的影响，出现安装错误。
pip install paddlepaddle pip install shapely pip install paddleocr
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True,)
# 输入待识别图片路径
img_path = r"d:Desktop4A34A16F-6B12-4ffc-88C6-FC86E4DF6912.png"
# 输出结果保存路径
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
print(line)
from PIL import Image
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)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.show()内容扩展：
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。
2020.8.26 更新OCR相关的84个常见问题及解答，具体参考FAQ
2020.8.24 支持通过whl包安装使用PaddleOCR，具体参考Paddleocr Package使用说明
2020.8.21 更新8月18日B站直播课回放和PPT，课节2，易学易用的OCR工具大礼包，获取地址
2020.8.16 开源文本检测算法SAST和文本识别算法SRN
2020.7.23 发布7月21日B站直播课回放和PPT，课节1，PaddleOCR开源大礼包全面解读，获取地址
2020.7.15 添加基于EasyEdge和Paddle-Lite的移动端DEMO，支持iOS和Android系统
超轻量级中文OCR模型，总模型仅8.6M
单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别
检测模型DB（4.1M）+识别模型CRNN（4.5M）
实用通用中文OCR模型
多种预测推理部署方案，包括服务部署和端侧部署
多种文本检测训练算法，EAST、DB、SAST
多种文本识别训练算法，Rosetta、CRNN、STAR-Net、RARE、SRN
可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统
“python的PaddleOCR库怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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