中文ocr效果比较

我本来是参考的https://blog.csdn.net/bugang4663/article/details/131720149

但是后来发现跟他的结果有点区别

tesseract

很差,最好不要用

& "C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe" .\IMG_20240916_034522.jpg ttt -l chi_sim

结果txt
此编辑也示允各疙册
 
 

paddleocr

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True)

结果

IMG_20240916_034522

['石家香油', '石家香油', '石家香油销', '石家香油', '石家香油', '县石家', '100']
 
 
IMG_20240918_024623
['心轻放 遮光、密闭保存', 'trin美林', '国药准字H19991011', 'OTC', '开启时勿伤产品', '请轻拿轻放 严禁踩踏', '生理氯化钠溶液', 'SODIUM CHLORIDE PHYSIOLOGICAL SOLUTION', 'TUD、20B', '产品批号L24041414', '批准文号:国药准字H20083400', '生产日期2024.04.24', '四川科伦药业股份有限公司', '[500ml]']
 
 
 
 

CnOCR

ocr = CnOcr()  # 所有参数都使用默认值

onnxruntime-gpu识别正确率跟paddleocr差不多,但是速度比paddleocr单进程(cpu和gpu单进程情况下速度差不多)慢2-3倍

 

 

IMG_20240916_034522

[{'text': '', 'score': 0.10658054798841476, 'position': array([[649,  91],
       [772, 141],
       [740, 219],
       [618, 170]])}, {'text': '9', 'score': 0.09690600633621216, 'position': array([[1917,  231],
       [2102,  219],
       [2110,  358],
       [1925,  369]])}, {'text': '', 'score': 0.13727280497550964, 'position': array([[3174,  592],
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       [3058,  813],
       [2955,  813]])}, {'text': '中', 'score': 0.12367139756679535, 'position': array([[6139,  757],
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       [4791, 3091],
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       [4547, 3201]])}, {'text': '栋匀产', 'score': 0.29579073190689087, 'position': array([[2896, 3145],
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       [2868, 3233]])}, {'text': '有迎国址', 'score': 0.15392045676708221, 'position': array([[3728, 3142],
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       [3728, 3253]])}, {'text': '办口斋作茶二', 'score': 0.07481705397367477, 'position': array([[4496, 3140],
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       [4518, 3753]])}, {'text': '沙', 'score': 0.08065470308065414, 'position': array([[3701, 3153],
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       [3725, 3210],
       [3701, 3210]])}, {'text': '窠啡坤悌物安解物希', 'score': 0.03652966395020485, 'position': array([[5771, 3152],
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       [5791, 3691]])}, {'text': '认语临鸭面', 'score': 0.06359657645225525, 'position': array([[2465, 3167],
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       [2471, 3326]])}, {'text': '包体味火', 'score': 0.07667894661426544, 'position': array([[2406, 3186],
       [2443, 3186],
       [2443, 3318],
       [2406, 3318]])}, {'text': '世车', 'score': 0.09739886969327927, 'position': array([[2436, 3178],
       [2469, 3177],
       [2473, 3307],
       [2440, 3309]])}, {'text': 'HHW', 'score': 0.4497641623020172, 'position': array([[2501, 3187],
       [2528, 3186],
       [2531, 3290],
       [2504, 3291]])}, {'text': '味国x', 'score': 0.12937955558300018, 'position': array([[4918, 3180],
       [4945, 3180],
       [4945, 3289],
       [4918, 3289]])}, {'text': '划礼已银婚', 'score': 0.12274651974439621, 'position': array([[2371, 3195],
       [2408, 3194],
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       [2378, 3447]])}, {'text': 'n', 'score': 0.05900824815034866, 'position': array([[4970, 3186],
       [4992, 3186],
       [4992, 3233],
       [4970, 3233]])}, {'text': '四安', 'score': 0.1494063287973404, 'position': array([[3703, 3203],
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       [3705, 3276]])}, {'text': '0000', 'score': 0.3105579614639282, 'position': array([[1894, 3214],
       [2227, 3235],
       [2220, 3343],
       [1887, 3322]])}, {'text': '六国爱财味', 'score': 0.0889931246638298, 'position': array([[4943, 3214],
       [4970, 3215],
       [4965, 3439],
       [4938, 3438]])}, {'text': '0000', 'score': 0.37852743268013, 'position': array([[3255, 3247],
       [3580, 3210],
       [3591, 3313],
       [3266, 3349]])}, {'text': '脚体中保和理零物章', 'score': 0.10412746667861938, 'position': array([[4359, 3260],
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       [4442, 3770],
       [4366, 3771]])}, {'text': '京口城和氟店', 'score': 0.061230141669511795, 'position': array([[1905, 3275],
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       [2576, 3283],
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       [3727, 3298],
       [3727, 3397],
       [3704, 3397]])}, {'text': 'MT', 'score': 0.09079667180776596, 'position': array([[5001, 3293],
       [5021, 3293],
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       [5001, 3357]])}, {'text': 'OEAHLM)', 'score': 0.12167643755674362, 'position': array([[2500, 3304],
       [2537, 3303],
       [2544, 3542],
       [2507, 3543]])}, {'text': 'H医怕装网区创', 'score': 0.06918022036552429, 'position': array([[2408, 3337],
       [2448, 3336],
       [2458, 3612],
       [2418, 3614]])}, {'text': '1京', 'score': 0.22444164752960205, 'position': array([[2449, 3344],
       [2475, 3344],
       [2475, 3387],
       [2449, 3387]])}, {'text': 'GB16233', 'score': 0.34669873118400574, 'position': array([[2478, 3341],
       [2508, 3341],
       [2510, 3493],
       [2480, 3494]])}, {'text': 'E国风味', 'score': 0.10214851051568985, 'position': array([[3725, 3339],
       [3752, 3339],
       [3752, 3556],
       [3725, 3556]])}, {'text': ' 4608p', 'score': 0.1263788640499115, 'position': array([[1844, 3353],
       [1903, 3849],
       [1846, 3856],
       [1787, 3360]])}, {'text': 'va', 'score': 0.1563429981470108, 'position': array([[2584, 3352],
       [2601, 3352],
       [2601, 3438],
       [2584, 3438]])}, {'text': '国体神体物食评画希', 'score': 0.07124683260917664, 'position': array([[3121, 3406],
       [3194, 3401],
       [3230, 3937],
       [3157, 3942]])}, {'text': 'a', 'score': 0.27049025893211365, 'position': array([[4899, 3553],
       [4942, 3535],
       [4953, 3563],
       [4910, 3580]])}, {'text': '6', 'score': 0.30905255675315857, 'position': array([[5950, 3596],
       [6114, 3607],
       [6110, 3663],
       [5946, 3652]])}, {'text': '山', 'score': 0.08691439777612686, 'position': array([[4905, 3606],
       [4940, 3606],
       [4940, 3642],
       [4905, 3642]])}, {'text': '中A9业', 'score': 0.041910264641046524, 'position': array([[2492, 3642],
       [2584, 3600],
       [2595, 3624],
       [2503, 3665]])}, {'text': 'GD', 'score': 0.4207074046134949, 'position': array([[4897, 3649],
       [4929, 3633],
       [4941, 3657],
       [4909, 3673]])}, {'text': '市100/E', 'score': 0.09749061614274979, 'position': array([[2487, 3688],
       [2589, 3641],
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       [2501, 3719]])}, {'text': 'L', 'score': 0.08779045939445496, 'position': array([[3686, 3679],
       [3733, 3647],
       [3753, 3678],
       [3706, 3709]])}, {'text': '60', 'score': 0.3612309396266937, 'position': array([[4512, 3690],
       [4672, 3718],
       [4662, 3774],
       [4502, 3746]])}, {'text': '项目', 'score': 0.9349932670593262, 'position': array([[2375, 3721],
       [2436, 3706],
       [2444, 3738],
       [2383, 3753]])}, {'text': '业', 'score': 0.12186812609434128, 'position': array([[3701, 3715],
       [3725, 3715],
       [3725, 3738],
       [3701, 3738]])}, {'text': '370', 'score': 0.21399186551570892, 'position': array([[2502, 3730],
       [2551, 3707],
       [2561, 3728],
       [2512, 3751]])}, {'text': 'aE', 'score': 0.21323147416114807, 'position': array([[2546, 3738],
       [2578, 3719],
       [2591, 3741],
       [2559, 3760]])}, {'text': 'a', 'score': 0.0701647475361824, 'position': array([[3688, 3746],
       [3734, 3720],
       [3749, 3747],
       [3703, 3773]])}, {'text': 'E业', 'score': 0.20200960338115692, 'position': array([[2382, 3765],
       [2421, 3763],
       [2422, 3785],
       [2383, 3788]])}, {'text': 'MLAE', 'score': 0.21844007074832916, 'position': array([[2515, 3779],
       [2581, 3746],
       [2594, 3772],
       [2528, 3805]])}, {'text': '爱日店', 'score': 0.11122403293848038, 'position': array([[2377, 3795],
       [2443, 3778],
       [2450, 3806],
       [2384, 3823]])}, {'text': 'as', 'score': 0.14672474563121796, 'position': array([[2541, 3792],
       [2586, 3776],
       [2597, 3807],
       [2552, 3823]])}, {'text': 'CD', 'score': 0.3772389888763428, 'position': array([[2380, 3821],
       [2426, 3815],
       [2430, 3842],
       [2384, 3848]])}, {'text': 'aR', 'score': 0.19559641182422638, 'position': array([[2528, 3830],
       [2585, 3797],
       [2600, 3822],
       [2543, 3855]])}, {'text': 'JO', 'score': 0.2996118664741516, 'position': array([[2036, 3858],
       [2168, 3858],
       [2168, 3899],
       [2036, 3899]])}, {'text': '福水化合款', 'score': 0.2434317022562027, 'position': array([[2379, 3850],
       [2483, 3824],
       [2490, 3855],
       [2386, 3881]])}, {'text': 'O0', 'score': 0.21994121372699738, 'position': array([[3311, 3854],
       [3454, 3874],
       [3447, 3926],
       [3304, 3905]])}]
 
 
 
IMG_20240918_024623
默认的过滤score比paddleocr低,导致很多杂乱结果。
filtered_out = [item for item in out if item['score'] > 0.5]
 
 
过滤之后来看,跟paddleocr的结果差不多。(不过这个默认的densenet_lite_136-gru模型不能识别竖排文字。而且不支持方向旋转检测
 
 
[{'text': 'rin美林', 'score': 0.5771290063858032, 'position': array([[1039,  676],
       [1465,  712],
       [1458,  797],
       [1032,  761]])}, {'text': 'OTC', 'score': 0.8899973630905151, 'position': array([[2501,  792],
       [2571,  798],
       [2568,  830],
       [2498,  824]])}, {'text': '甲类', 'score': 0.997355580329895, 'position': array([[2504,  833],
       [2556,  833],
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easyocr

1200w像素拍照图片 IMG_20241228_020937 1.46 秒         旋转rotation_info 3.72 秒

速度比paddleocr慢大概4倍(如果加上rotation_info=[90, 180 ,270],要大概慢12倍

并且识别效果还没paddleocr好,不过肯定比tesseract好

posted @ 2024-12-30 13:20  hrdom  阅读(4)  评论(0编辑  收藏  举报