1.ocr-ABCNetV2 环境搭建
2.python打造实时截图识别OCR
3.搭建自己的识识别OCR服务，第二步：PaddleOCR环境安装
4.OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，别源版附下载链接和部署教程）

ocr-ABCNetV2 环境搭建

       端到端的码离文字识别模型，能够识别弯曲文本。离线尽管百度的识识别 pgnet 模型无法使用，但我找到了一款新的别源版源码和反码补码模型。虽然效果尚未测试，码离但环境搭建的离线过程确实令人感到挑战，detectron2 的识识别部署似乎不太友好。以下是别源版环境搭建的具体步骤记录。

       注意事项：在使用 pytorch 和 detectron2 时，码离需要确保它们的离线 cuda 版本相同。这里我们统一使用 cuda-.2 版本。识识别

       首先，别源版创建一个 conda 虚拟环境。码离

       如果您不希望遇到麻烦，可以先将所有依赖包安装好，这里提供作者自己记录的依赖包列表。

       1、安装 pytorch

       如果网络状况不佳，可以使用清华源。默认安装的将是 cuda-.2 版本。

       2、安装 detectron2

       有两种安装方式：1）下载源码，内网日志分析源码编译安装；2）直接下载官方编译好的包。这里我们选择第二种方式，避免不必要的麻烦。

       3、安装 AdelaiDet

       由于需要编译源码，首先需要安装 cuda-.2 版本。您可以从 nvidia 官网下载安装命令，如下所示：

       配置 cuda 环境变量：

       安装 AdelaiDet，下载项目代码

       编译安装：

       如果网络状况不佳，依赖包下载会超时。在这种情况下，可以先设置 pip 清华源，设置方法如下，在当前目录新建 setup.cfg 文件，输入以下内容：

       然后再进行编译安装：

       测试推理

       中文模型下载地址：github.com/aim-uofa/Ade...

       选择 Experimental results on ReCTS 这栏，查看实验数据表。感觉该模型仅进行了文本检测任务的训练，并未进行识别任务的训练。

       下载中文字体文件和中文字典文件，并将它们放在当前根目录下：

       注意，该模型仅支持 gpu 推理。在 cpu 上运行时，会直接报错，软件构造项目源码因为 pytorch 框架的 SyncBN 层只能在 gpu 上运行。当然，您也可以通过修改 v2_chn_attn_R_.yaml 文件，将第 行的配置参数 SyncBN 修改为 BN，然后运行。虽然程序可以运行，但这样修改是否会影响推理效果尚不清楚。

       如果只关注如何将弯曲文本拉直，可以参考：github.com/Yuliang-Liu/... 工程，下载源码，运行示例文件。

       如果只关注贝塞尔曲线的生成，可以参考：drive.google.com/file/d...

       注意，需要梯子才能访问源码。源码中只有一个 python 脚本文件，为了方便广大网友使用，这里直接将 python 代码复制下来了：

       以上就是全部代码。代码是完整的，但使用方法需要您自己领悟。

       报错处理

       可能会遇到以下错误：

       解决方法，编辑 adet/structures/beziers.py 文件，添加如下方法：

       参考：github.com/aim-uofa/Ade...

       如果仍然报错，按照官方文档编译安装指定 commit_id 版本的iApp 场景源码代码 detectron2。

python打造实时截图识别OCR

       Python打造实时截图识别OCR，是实现自动化文字识别的关键技术。本文将详细阐述实现这一功能的两种方法，以Snipaste工具辅助，同时结合pytesseract与百度API接口，提供从工具下载到OCR实现的全程指导。

       ### 方法一：pytesseract

       #### 第一步：下载并安装Tesseract-OCR

       访问指定网址下载Tesseract-OCR，并将其安装在你的计算机上。

       #### 第二步：配置环境变量

       将Tesseract-OCR的路径添加到系统环境变量中，确保Python能够访问到Tesseract的执行文件。

       #### 第三步：确认Tesseract版本

       通过命令行输入`tesseract -v`来检查Tesseract的版本信息，确保安装正确。

       #### 第四步：修改pytesseract配置

       在Python的site-packages目录下，编辑pytesseract文件，以确保能够识别特定语言。

       #### 第五步：下载并安装字体

       下载与Tesseract版本相匹配的字体，并将其放置在指定目录下，以便OCR识别。

       #### 第六步：源码解析与测试

       解析源码，进行OCR识别测试，查看效果。

       #### 评价

       优点：免费，操作简便，源码和补码加减适合初学者。

       缺点：识别准确率有限，识别效果一般。

       ### 方法二：百度API接口

       #### 第一步：获取百度AI开放平台资源

       注册并登录百度智能云账号，创建应用获取AppID，API Key，Secret Key。

       #### 第二步：安装百度API

       通过pip安装百度API接口。

       #### 第三步：源码解析与测试

       解析源码，设置参数，实时进行OCR识别测试。

       #### 评价

       优点：功能强大，识别效果显著。

       ### 小问题

       在尝试将功能封装为exe时，发现循环截图和实时识别的问题，该问题待解决后将实现完整的封装。

       总结，使用Python结合上述方法，能够有效实现实时截图识别OCR，适用于自动化、文字处理等场景。尝试不同的方法和优化策略，可以提高识别准确性和效率。

搭建自己的OCR服务，第二步：PaddleOCR环境安装

       搭建自己的OCR服务需要安装PaddleOCR环境。在安装过程中，可能会遇到一些问题，特别是在系统配置方面。我将分享在搭建过程中遇到的问题以及解决方法。首先，安装C++开发环境。由于大多数非专业开发人员可能忽略了C++开发环境的需要，导致后续安装步骤出现错误。因此，需要从微软官网下载并安装Visual Studio社区版，选择适用于c++应用的版本。

       接下来，按照PaddleOCR官网提供的步骤进行安装。进入百度飞浆官网安装地址，选择相应的版本、系统、安装方式和计算机平台。执行安装CPU版本的paddlepaddle命令。在pip安装过程中，会自动下载依赖库，包括lanms-neo和polygon3。若未安装C++环境，可能会导致安装失败。

       安装完成后，使用python解释器验证安装情况。输入`import paddle`和`paddle.utils.run_check()`以确保安装成功，并检测到计算机的CPU数量。同时，可以参考gitee上的安装教程，以确保安装过程无误。

       接下来，使用OCR识别。首先运行识别程序，自动下载超轻量PP-OCRv3模型，包括检测模型、方向分类器和识别模型。如果需要，可以主动下载或从百度飞浆官网获取预训练模型。通过python脚本进行测试，确保OCR功能正常运行。

       对于识别率不高的问题，可以进行后续的模型训练和优化。如果选择使用官网预训练模型，可以简化后续操作。接下来，下载PaddleOCR源码。从GitHub或Gitee获取源码，以便深入学习和研究。源码目录结构有助于理解PaddleOCR的内部实现，其中`requirements.txt`文件记录了安装过程中下载的依赖库。

       至此，PaddleOCR的基本安装完成。若需要学习或研究，下载源码进行深度了解是很有帮助的。整个过程确保了环境的正确配置，为后续的OCR服务搭建奠定了基础。

OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，附下载链接和部署教程）

       OCR文字识别软件系统，集成PyQT界面和源码，支持中英德韩日五种语言，提供下载链接和部署教程。系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术，支持各种文档形式的文字检测与识别，包括票据、证件、书籍和字幕等。通过OCR技术，将纸质文档中的文字转换为可编辑文本格式，提升文本处理效率。系统界面基于PyQT5搭建，用户友好，具有高识别率、低误识率、快速识别速度和稳定性，易于部署与使用。

       OCR系统原理分为文本检测与文本识别两部分。文本检测定位图像中的文字区域，并以边界框形式标记。现代文本检测算法采用深度学习，具备更优性能，特别是在复杂自然场景下的应用。识别算法分为两类，针对背景信息较少、以文字为主要元素的文本行进行识别。

       PP-OCR模型集成于PaddleOCR中，由DB+CRNN算法组成，针对中文场景具有高文本检测与识别能力。PP-OCRv2模型优化轻量级，检测模型3M，识别模型8.5M，通过PaddleSlim模型量化方法，将检测模型压缩至0.8M，识别压缩至3M，特别适用于移动端部署。

       系统使用步骤包括：运行main.py启动软件，打开，选择语言模型（默认为中文），选择文本检测与识别，点击开始按钮，检测完的文本区域自动画框，并在右侧显示识别结果。

       安装部署有多种方式，推荐使用pip install -r requirements命令，或从下载链接获取anaconda环境，下载至本地anaconda路径下的envs文件夹，运行conda env list查看环境，使用conda activate ocr激活环境。

       下载链接：mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...