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【ocr识别003】flask+paddleocr+bootstrap搭建OCR文本推理WEB服务

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_24452475/article/details/141173225 2024/9/22 23:22:24

1.欢迎点赞、关注、批评、指正，互三走起来，小手动起来！
2.了解、学习OCR相关技术知识领域，结合日常的场景进行测试、总结。如本文总结的flask+paddleocr+bootstrap搭建OCR文本推理WEB服务应用示例场景。

文章目录

    • 1.代码结构
    • 2.效果演示
    • 3.接口返回
    • 4.代码详情
      • 4.1 `HTML`代码详情
      • 4.2`Python`代码详情
    • 5.PaddleOCR模型推理参数解释
    • 6.后续展望

1.代码结构

  • 如下图所示：
    在这里插入图片描述

2.效果演示

  • 详情如下：
    在这里插入图片描述

3.接口返回

  • 接口测试效果图
    在这里插入图片描述

  • 返回结果详情部分示例

    {"error_code": "000000","error_msg": "识别成功","filename": "cstp2.png","recognize_time": "5890","result": [{"points": [[14.0,11.0],[108.0,11.0],[108.0,40.0],[14.0,40.0]],"score": 0.979973316192627,"text": "性别：男"},{"points": [[289.0,11.0],[400.0,9.0],[401.0,37.0],[290.0,39.0]],"score": 0.8993546962738037,"text": "住院号："},{"points": [[677.0,2.0],[713.0,12.0],[707.0,31.0],[672.0,21.0]],"score": 0.6370271444320679,"text": "贝别："}]
}

4.代码详情

4.1 HTML代码详情

  • <!DOCTYPE html>
<html>
<meta charset="utf-8">
<head><title>OCR文字检测识别试运行系统</title><!--静态加载 样式--><link rel="stylesheet" href={{ url_for('static',filename='bootstrap-3.4.1/css/bootstrap.min.css') }}></link><link rel="stylesheet" href={{ url_for('static',filename='css/upload.css') }}></link><link rel="stylesheet" href={{ url_for('static',filename='css/36buttons.css') }}></link>
</head>
<body>
<div class="header"><div class="title">【OCR】PP-OCRv3 文字检测识别试运行系统v0.3.0</div>
</div><ul class="menu"><li><a href="/upload/">通用文本检测识别处理</a></li>
</ul><div class="content"><!--上传图片文件--><div id="upload_file"><form id="fileForm" action="/upload/" method="POST" enctype="multipart/form-data"><div class="form-group"><input type="file" class="form-control" id="_upload_file" name="upload_file">
<!--                <label class="sr-only" for="upload_file">上传图片</label>--></br><button id="resetButton" name="resetButton" type="reset" class="button green">重置推理结果</button></div></form></div>
</div>
</div><div id="show" style="display: none;"><!--显示上传的图片--><div class="col-md-6" style="border: 2px solid #ddd;"></br><span class="label label-info" style="font-size: 24px;"><<<<<< 原始图片展示 >>>>>> </br></span><!--静态加载 图片, url_for() 动态生成路径 --></br><img id="src_pic_show" src="" alt="Image preview area..." title="preview-img" class="img-responsive"></div><div class="col-md-6" style="border: 2px solid #ddd;"><!--显示识别结果JSON报文列表--></br><span class="label label-info" style="font-size: 24px;"><<<<<< 推理结果详情 >>>>>> </br></span></br><!-- 结果显示区 --><div id="result_show" style="font-size: 28px;">客官，您提交的任务加急推理中......</div></div>
</div>
</body>
</html>
<script src="https://code.jquery.com/jquery-1.12.4.min.js"></script>
<script src="http://malsup.github.io/jquery.form.js"></script><script type="text/javascript">var fileInput = document.querySelector('input[type=file]');var previewImg = document.querySelector('img');{#上传图片事件#}fileInput.addEventListener('change', function () {var file = this.files;var reader = new FileReader();//显示预览界面$("#show").css("display", "block");// 监听reader对象的的onload事件，当图片加载完成时，把base64编码賦值给预览图片reader.addEventListener("load", function () {previewImg.src = reader.result;}, false);// 调用reader.readAsDataURL()方法，把图片转成base64reader.readAsDataURL(file);//初始化输出结果信息$("#result_show").html("</br>客官，您提交的任务加急推理中......");{#上传图片识别表单事件，并显示识别结果信息#}{# ajaxSubmit 请求异步响应#}$("#fileForm").ajaxSubmit(function (data) {var inner = '<table border="1"> <thead> <tr> <th>序号</th> <th>文本目标</th> <th>置信度分数</th> </tr> </thead> <tbody>';//循环输出返回结果，响应识别结果为每行列表var inc = 1;for (var i in data['result']) {var text = data['result'][i]['text'];var score = data['result'][i]['score'];inner += "<tr><td>" + inc + "</td>" + "<td>" + text + "</td>" + "<td>" + score + "</td></tr>";inc += 1;}inner += '</tbody></table>'//清空输出结果信息$("#result_show").html("");//添加识别结果信息$("#show").append( inner );});}, false);document.getElementById('resetButton').addEventListener('click', function() {document.getElementById('src_pic_show').src = '';$('#result_show').empty();});
</script>

4.2Python代码详情

  • 源代码
    import json
import os
import time
import numpy as np
import pandas as pd
from pyautogui import *
from paddleocr import PaddleOCR
from PIL import Image, ImageDraw
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
# 应用名称，当前py名称，视图函数
app = Flask(__name__)
# 相对路径
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.basename(__name__))# 上传文件路径
UPLOAD_DIR = os.path.join(os.path.join(BASE_DIR, 'static'), 'upload')def ocr_img2text( image ):result_dict = {'result': []}paddleocr = PaddleOCR(det_model_dir='./inference/ch_PP-OCRv3_det_infer/',rec_model_dir='./inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer/',cls_model_dir='./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/',use_angle_cls=True, lang="ch", use_gpu=True)if image == "":image = screenshot()  # 使用pyautogui进行截图操作image = np.array(image)else:# 不为空就打开image = Image.open(image).convert('RGB')image = np.array(image)  # 经提醒，需要添加arrayprint( image, type(image) )# 识别图片文件result0 = paddleocr.ocr( image, cls=True )result = result0[0]# for line in result0:#     for word in line:#         print( word )for index in range(len(result)):line = result[index]p_dict = {}points = line[1]text = line[1][0]score = line[1][1]p_dict['points'] = pointsp_dict['text'] = textp_dict['score'] = scoreresult_dict['result'].append( p_dict )return result_dict@app.route('/')
def upload_file():return render_template('upload.html')@app.route('/upload/', methods=['GET', 'POST'])
def upload():if request.method == 'POST':# 每个上传的文件首先会保存在服务器上的临时位置，然后将其实际保存到它的最终位置。filedata = request.files['upload_file']upload_filename = filedata.filenameprint(upload_filename)# 保存文件到指定路径# 目标文件的名称可以是硬编码的，也可以从 ​request.files[file] ​对象的​ filename ​属性中获取。# 但是，建议使用 ​secure_filename()​ 函数获取它的安全版本if not os.path.exists(UPLOAD_DIR):os.makedirs(UPLOAD_DIR)img_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, upload_filename)filedata.save(img_path)start = time.time()# 打开图片img1 = Image.open(img_path)# 识别图片result_dict = ocr_img2text(img_path)# 识别时间end = time.time()recognize_time = int((end - start) * 1000)result_dict["filename"] = upload_filenameresult_dict["recognize_time"] = str(recognize_time)result_dict["error_code"] = "000000"result_dict["error_msg"] = "识别成功"return jsonify(result_dict)else:return render_template('upload.html')

5.PaddleOCR模型推理参数解释

  • 参数详情
    在这里插入图片描述

6.后续展望

  • 持续改进优化该部分代码，并完善文档。欢迎交流。。。
  • PaddleOCR模型推理参数解释
  • https://www.cnblogs.com/xh2023/p/17642994.html

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编程日记 2024/8/17 15:53:54

使用Python编写AI程序，让机器变得更智能

人工智能&#xff08;AI&#xff09;是当今科技领域最热门的话题之一。随着Python编程语言的逐渐流行&#xff0c;它已经成为许多人工智能编程的首选语言。本文将介绍如何使用Python编写AI程序&#xff0c;让机器变得更智能。 首先&#xff0c;Python提供了大量的AI库和工具&a…...

编程日记 2024/8/17 15:52:53

VScode + PlatformIO 和 Keil 开发 STM32

以前经常使用 KEIL 写 STM32 的代码&#xff0c;自从使用 VScode 写 ESP32 后感觉 KEIL 的开发环境不美观不智能了&#xff0c;后面学习了 VScode 开发 STM32 。 使用过程中发现 串口重定向在 KEIL 中可以用&#xff0c;搬到 VScode 后不能用&#xff0c;不用勾选 Use Micro LI…...

编程日记 2024/8/17 15:51:46

PostgreSQL 练习 ---- psql 新增连接参数

目标 添加一个连接参数&#xff0c;默认为 false 。当 psql 连接时&#xff0c;若该连接参数非 “true” 时&#xff0c;用户 “u1“ 对表对象无操作权限&#xff0c;包括自己拥有的表。 连接机制简介 连接过程如下所述&#xff1a; 客户端初始化一个空连接&#xff0c;设置…...

编程日记 2024/8/17 15:49:44

pdf翻译软件哪个好用？多语言轻松转

想知道怎么用pdf翻译器在线翻译吗&#xff1f;无需复杂操作&#xff0c;一键即可解锁语言障碍。 在这个全球化日益加深的时代&#xff0c;掌握pdf文件的快速翻译技巧尤为重要。 无论是学习、工作还是国际交流&#xff0c;以下4个免费pdf翻译技巧都将是你不可或缺的得力助手。…...

编程日记 2024/8/17 15:48:43

培训第三十天（ansible模块的使用）

上午 ansible是⼀种由Python开发的⾃动化运维⼯具&#xff0c;集合了众多运维⼯ 具&#xff08;puppet、cfengine、chef、func、fabric&#xff09;的优点&#xff0c;实现了批量 系统配置、批量程序部署、批量运⾏命令等功能。 1、学习ansible的使用 ansible 主机ip|域名|组…...

编程日记 2024/8/17 15:47:41

关于Log4net的使用记录——无法生成日志文件输出

关于Log4net的使用记录 前言遇到的问题具体使用总结前言 最近在使用log4net进行日志记录，保存一些需要的数据，以便后期使用需要。在使用的时候出现没有生成日志文件，针对这些问题，发现解决的办法！ 遇到的问题 报错，提示没有找到对应的文件。 log4net:ERROR Failed to f…...

编程日记 2024/8/17 15:43:36

golang Kratos 概念

"Kratos"指的是一个开源的微服务框架&#xff0c;它用于构建高性能和可扩展的云原生应用。Kratos框架提供了一套丰富的工具和库&#xff0c;旨在简化微服务的开发和维护。下面是Kratos框架的一些基本概念&#xff1a; 服务构建与注册&#xff1a; gRPC与HTTP服务&…...

编程日记 2024/8/17 15:40:31