新手如何做服装网站2021年网络营销案例

文章用于学习记录

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前言

文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）是指将图片、扫描件或PDF、OFD文档中的打印字符进行检测识别成可编辑的文本格式。

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一、PDF 文件转换为图片

import datetime
import osimport fitz  #pip install PyMuPDFdef pyMuPDF_fitz(pdfPath, imagePath):startTime_pdf2img = datetime.datetime.now()  # 开始时间print("imagePath=" + imagePath)pdfDoc = fitz.open(pdfPath)for pg in range(pdfDoc.pageCount):page = pdfDoc[pg]rotate = int(0)# 每个尺寸的缩放系数为1.3，这将为我们生成分辨率提高2.6的图像。# 此处若是不做设置，默认图片大小为：792X612, dpi=96zoom_x = 1.33333333  # (1.33333333-->1056x816)   (2-->1584x1224)zoom_y = 1.33333333mat = fitz.Matrix(zoom_x, zoom_y).preRotate(rotate)pix = page.getPixmap(matrix=mat, alpha=False)if not os.path.exists(imagePath):  # 判断存放图片的文件夹是否存在os.makedirs(imagePath)  # 若图片文件夹不存在就创建pix.writePNG(imagePath + '/' + 'images_%s.png' % pg)  # 将图片写入指定的文件夹内endTime_pdf2img = datetime.datetime.now()  # 结束时间print('pdf2img时间=', (endTime_pdf2img - startTime_pdf2img).seconds)if __name__ == "__main__":# 1、PDF地址pdfPath = './pdf/note.pdf'# 2、需要储存图片的目录imagePath = 'pdf'pyMuPDF_fitz(pdfPath, imagePath)

• AttributeError: ‘Document‘ object has no attribute ‘pageCount‘ PyMuPDF库
• 由于 PyMuPDF 库更新导致的，里面的一些函数名发生了变化
• 将 pageCount 改为 page_count

• 将 preRotate 改为 prerotate

• 将 getPixmap 改为 get_pixmap

• 将 writePNG 改为 save
• 这是要转换的 PDF 文件

• 修改后

import datetime
import osimport fitz  # fitz就是pip install PyMuPDFdef pyMuPDF_fitz(pdfPath, imagePath):startTime_pdf2img = datetime.datetime.now()  # 开始时间print("imagePath=" + imagePath)pdfDoc = fitz.open(pdfPath)for pg in range(pdfDoc.page_count):page = pdfDoc[pg]rotate = int(0)# 每个尺寸的缩放系数为1.3，这将为我们生成分辨率提高2.6的图像。# 此处若是不做设置，默认图片大小为：792X612, dpi=96zoom_x = 1.33333333  # (1.33333333-->1056x816)   (2-->1584x1224)zoom_y = 1.33333333mat = fitz.Matrix(zoom_x, zoom_y).prerotate(rotate)pix = page.get_pixmap(matrix=mat, alpha=False)if not os.path.exists(imagePath):  # 判断存放图片的文件夹是否存在os.makedirs(imagePath)  # 若图片文件夹不存在就创建pix.save(imagePath + '/' + 'images_%s.png' % pg)  # 将图片写入指定的文件夹内endTime_pdf2img = datetime.datetime.now()  # 结束时间print('pdf2img时间=', (endTime_pdf2img - startTime_pdf2img).seconds)if __name__ == "__main__":# 1、PDF地址pdfPath = r'D:\BaiduNetdiskDownload\PaddleOCR-release-2.7\PaddleOCR-release-2.7\pdf\note.pdf'# 2、需要储存图片的目录imagePath = r'D:\BaiduNetdiskDownload\PaddleOCR-release-2.7\PaddleOCR-release-2.7\pdf'pyMuPDF_fitz(pdfPath, imagePath)

• 这是转换后的两张图片

二、OCR 图片文字识别提取

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 = './pdf/images_0.png'
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
# 如果本地没有simfang.ttf，可以在doc/fonts目录下下载
from PIL import Imageresult = 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='doc/fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

三、服务器端下载运行 PaddleOCR

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git

# 进入 pytorch 虚拟环境
conda activate pytorch# 命令行进入 PaddleOCR 文件夹下
cd PaddleOCR# 识别单张图片
python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True --use_gpu=False

报错 not find model.pdmodel or inference.pdmodel in ./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/

四、下载权重文件

• 权重链接地址

# 检测权重
https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar# 方向分类权重
https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar# 识别权重
https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar

• 创建一个 inference 文件夹，把前面解压后的三个文件夹放入 inference 中，
• 再把 inference 文件夹放入 PaddleOCR 中，最终树形目录结构效果如下：

• 再次检测，报错问题解决

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总结

以上就是 Python 实现 PDF 文件转换为图片以及快速使用 PaddleOCR 过程。