PaddleOCR Python 加载模型教程

首先，您需要确保已经安装了 PaddlePaddle 和 PaddleOCR Python 库。您可以使用以下命令安装 PaddleOCR：

pip install paddlepaddle paddleocr

接下来，我们将加载预训练的模型。PaddleOCR 提供了多种预训练模型，包括不同语言的字符识别和多语言联合识别。在本示例中，我们将使用英文预训练模型。您可以使用以下代码加载模型：

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
ocr = PaddleOCR(use_gpu=False)  # 使用 CPU 进行推理
img_path = 'example.jpg'  # 替换为您要识别的图像路径
result = ocr.ocr(img_path, use_gpu=False)

在这个例子中，我们使用 PaddleOCR 类创建了一个 OCR 对象，并将 use_gpu 参数设置为 False，表示使用 CPU 进行推理。然后，我们使用 ocr.ocr() 方法将图像路径作为参数传递，并指定 use_gpu 为 False。最后，我们将返回的识别结果存储在 result 变量中。

现在我们可以使用 draw_ocr 函数将识别结果绘制在图像上：

from paddleocr import draw_ocr
img = cv2.imread(img_path)  # 读取图像
result = ocr.ocr(img, use_gpu=False)  # 识别图像中的文字
img_with_boxes = draw_ocr(img, result, font_path='/path/to/font')  # 在图像上绘制识别结果和边界框
cv2.imshow('image', img_with_boxes)  # 显示图像
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按下任意键关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有窗口

在这个例子中，我们首先使用 OpenCV 读取图像。然后，我们使用 ocr.ocr() 方法识别图像中的文字，并将结果存储在 result 变量中。接下来，我们使用 draw_ocr 函数将识别结果和边界框绘制在图像上，并将结果存储在 img_with_boxes 变量中。最后，我们使用 OpenCV 显示图像，并等待用户按下任意键关闭窗口。

请注意，font_path 参数是字体文件的路径。您需要指定正确的字体路径以正确显示识别结果中的文本。在运行代码之前，请确保已正确安装 PaddlePaddle 和 PaddleOCR Python 库，并将示例代码中的图像路径和字体路径替换为您自己的路径。

希望这个教程能帮助您开始使用 PaddleOCR Python 进行图像识别。如有任何问题，请随时提问。