许昌做网站哪家好,个人网站备案 导航,一个人看的在线观看视频免费下载,房屋装修app今天优化了下之前的初步识别服务的python代码和html代码。
采用flask paddleocr bootstrap快速搭建OCR识别服务。
代码结构如下#xff1a; 模板页面代码文件如下#xff1a;
upload.html :
!DOCTYPE html
html
meta charsetutf-8
…今天优化了下之前的初步识别服务的python代码和html代码。
采用flask paddleocr bootstrap快速搭建OCR识别服务。
代码结构如下 模板页面代码文件如下
upload.html :
!DOCTYPE html
html
meta charsetutf-8
headtitlePandaCodeOCR/title!--静态加载 样式--link relstylesheet href{{ url_for(static,filenamebootstrap3/css/bootstrap.min.css) }}/linkstylebody {font-family: Arial, sans-serif;margin: 0;padding: 0;}.header {background-color: #f0f0f0;text-align: center;padding: 20px;}.title {font-size: 32px;margin-bottom: 10px;}.menu {list-style-type: none;margin: 0;padding: 0;overflow: hidden;background-color: #FFDEAD;border: 2px solid #DCDCDC;}.menu li {float: left;font-size: 24px;}.menu li a {display: block;color: #333;text-align: center;padding: 14px 16px;text-decoration: none;}.menu li a:hover {background-color: #ddd;}.content {padding: 20px;border: 2px solid blue;}/style
/head
body
div classheaderdiv classtitlePandaCodeOCR/div
/divul classmenulia href/upload/通用文本识别/a/li
/uldiv classcontent!--上传图片文件--div idupload_fileform idfileForm action/upload/ methodPOST enctypemultipart/form-datadiv classform-groupinput typefile classform-control idupload_file nameupload_filelabel classsr-only forupload_file上传图片/label/div/form/div
/div
/divdiv idshow styledisplay: none;!--显示上传的图片--div classcol-md-6 styleborder: 2px solid #ddd;span classlabel label-info上传图片/span!--静态加载 图片, url_for() 动态生成路径 --img src altImage preview area... titlepreview-img classimg-responsive/divdiv classcol-md-6 styleborder: 2px solid #ddd;!--显示识别结果JSON报文列表--span classlabel label-info识别结果/span!-- 结果显示区 --div idresult_show加载中....../div/div
/div
/body
/html
!--静态加载 script--
script src{{ url_for(static,filenamejquery1.3.3/jquery.min.js) }}/script
script src{{ url_for(static,filenamejs/jquery-form.js) }}/script
script typetext/javascriptvar fileInput document.querySelector(input[typefile]);var previewImg document.querySelector(img);{#上传图片事件#}fileInput.addEventListener(change, function () {var file this.files[0];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(加载中......);{#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#}$(#fileForm).ajaxSubmit(function (data) {var inner ;//alert(data[recognize_time])//循环输出返回结果响应识别结果为每行列表for (var i in data[result]) {var value data[result][i][text];inner p classtext-left value /p;}//清空输出结果信息$(#result_show).html();//添加识别结果信息$(#result_show).append(inner);});}, false);
/script
主要python代码文件如下
myapp.py:
import json
import os
import timefrom flask import Flask, render_template, request, jsonifyfrom paddleocr import PaddleOCR
from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np# 应用名称当前py名称视图函数
app Flask(__name__)# 项目文件夹的绝对路径
# BASE_DIR os.path.dirname(os.path.abspath(__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)
PaddleOCR模型通用识别方法def rec_model_ocr(img):# 返回字典结果对象result_dict {result: []}# 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# 使用CPU预加载不用GPU# 模型路径下必须包含model和params文件目前开源的v3版本模型 已经是识别率很高的了# 还要更好的就要自己训练模型了。ocr 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_clsTrue, langch, use_gpuFalse)# 识别图片文件result0 ocr.ocr(img, clsTrue)result result0[0]for index in range(len(result)):line result[index]tmp_dict {}points line[0]text line[1][0]score line[1][1]tmp_dict[points] pointstmp_dict[text] texttmp_dict[score] scoreresult_dict[result].append(tmp_dict)return result_dict# 转换图片
def convert_image(image, thresholdNone):# 阈值 控制二值化程度不能超过256[200, 256]# 适当调大阈值可以提高文本识别率经过测试有效。if threshold is None:threshold 200print(threshold : , threshold)# 首先进行图片灰度处理image image.convert(L)pixels image.load()# 在进行二值化for x in range(image.width):for y in range(image.height):if pixels[x, y] threshold:pixels[x, y] 255else:pixels[x, y] 0return imageapp.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)print(file uploaded successfully)start time.time()print(开始OCR识别)# 打开图片img1 Image.open(img_path)# 转换图片, 识别图片文本# print(转换图片阈值220时再转换为ndarray数组, 识别图片文本)# 转换图片img2 convert_image(img1, 220)# Image图像转换为ndarray数组img_2 np.array(img2)# 识别图片result_dict rec_model_ocr(img_2)# 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] 000000result_dict[error_msg] 识别成功# render_template方法:渲染模板# 参数1: 模板名称 参数n: 传到模板里的数据# return render_template(result.html, result_dictresult_dict)# 将数据转换成JSON格式一般用于ajax异步响应页面不跳转页面用等价下面方法# return json.dumps(result_dict, ensure_asciiFalse), {Content-Type: application/json}# 将数据转换成JSON格式一般用于ajax异步响应页面不跳转页面用return jsonify(result_dict)else:return render_template(upload.html)if __name__ __main__:# 启动appapp.run(port8000)
启动flask应用测试结果如下
