基于飞浆OCR的文本框box及坐标中心点检测JSON格式保存文本

OCR的文本框box及JSON数据保存

需求说明

一、借助飞浆框出OCR识别的文本框

二、以圆圈形式标出每个框的中心点位置

三、以JSON及文本格式保存OCR识别的文本

四、以文本格式保存必要的文本信息

解决方法

一、文本的坐标来自飞浆的COR识别

二、借助paddleocr的draw_ocr画出文本的外框

三、中心点由坐标的左上和右下均值得出

四、借助cv2.circle画出中心点

完整代码

python 复制代码
import os
from PIL import Image
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import cv2
def ocr_parse(img,parsePath):
    ocr = PaddleOCR()
    result = ocr.ocr(img, det=True)
    img_name = img.split('/')[-1].replace(".jpg", '')
    image = Image.open(img).convert('RGB')

    boxes = [line[0] for line in result[0]]
    im_show = draw_ocr(image, boxes, font_path=r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf')
    im_show = Image.fromarray(im_show)
    im_show.save( parsePath + img_name+"_V3.jpg")

    midimg = cv2.imread(parsePath + img_name+"_V3.jpg", 1)

    fields = []
    for field in result:
        for index, value in enumerate(field):
            fields.append({"box": field[index][0], "text": field[index][1]})

    dst_path = os.path.join(parsePath, img_name+'.json')
    with open(dst_path, 'w', encoding='utf8') as fw:
        json.dump(fields, fw)

    with open(dst_path, 'r', encoding='utf8') as fr:
        data_obj = json.load(fr)
        val=''
        for item in data_obj:
            left_top=item['box'][0]
            right_bottom=item['box'][2]
            txt = item['text'][0]
            center_x=(left_top[0]+right_bottom[0])/2
            center_y = (left_top[1] + right_bottom[1]) / 2
            print(left_top,'\t', right_bottom,'\t', txt,'\t',center_x,'\t',center_y)

            cv2.circle(midimg, (int(center_x),int(center_y)), 8, (0, 0, 255), 2)

            with open(os.path.join(parsePath, img_name+'.txt'), 'w', encoding='utf-8') as f:
                val+=str(left_top) + '\t' + str(right_bottom) + '\t' + txt + '\t' + str(center_x) + '\t' + str(center_y)+"\t"+str(int(midimg.shape[1]/2))+"\t"+str(int(midimg.shape[0]/2)) +"\n"
                f.write(val)
                f.close()
    cv2.circle(midimg, (int(midimg.shape[1]/2), int(midimg.shape[0]/2)), 16, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imwrite(os.path.join(parsePath, img_name+'_V3.jpg'), midimg)

if __name__ == '__main__':
    ocr_parse(r'F:/292.jpg',r'F:/output/')

执行结果

一、中心点及文本框:

二、JSON格式示例数据:

三、文本格式示例数据

相关推荐
Elastic 中国社区官方博客1 小时前
基于 Jina OCR v1 与 Elasticsearch 的 PDF 智能混合检索与 RAG 系统实战指南
大数据·数据库·elasticsearch·搜索引擎·ocr·jina
楚识科技1 小时前
信创环境下 OCR 部署实践:从麒麟系统到达梦数据库的全栈适配
数据库·ocr
斯维赤1 天前
OCR到底是接入第三方API 还是自己封装?
java·ocr
weixin_403810131 天前
EasyClick苹果群控脚本USBHID技术配合OCR滑动短视频
ocr
张赐荣2 天前
争渡读屏OCR文字/图像识别插件接口功能实现详解
运维·服务器·ocr
开开心心就好2 天前
电脑语音实时转文字工具,会议记录很省事
运维·服务器·前端·c#·ocr·perl·1024程序员节
智_永无止境3 天前
又找到一个纯Java的OCR项目,识别的格式还挺多
java·开发语言·ocr
yiyideda3 天前
高效的医疗票据OCR+查验怎么做?字段补全、可信标注与查验返回结构
计算机视觉·ocr·医疗票据识别·医疗ocr·医疗发票查验·项目审核
OCR_133716212753 天前
户外强光下护照OCR为什么崩?从ISP到边缘AI,拆一下ER阅读器的抗眩光架构
人工智能·ocr·接口隔离原则
Agent世界3 天前
百度OCR 2开源:KV缓存从47GB压到1.77GB
百度·缓存·开源·大模型·ocr