Python利用PaddleOCR製作個搜題小工具

2022-06-08 22:02:07

介紹

PaddleOCR 是一個基於百度飛槳的OCR工具庫，包含總模型僅8.6M的超輕量級中文OCR，單模型支援中英文數位組合識別、豎排文字識別、長文字識別。同時支援多種文字檢測、文字識別的訓練演演算法。

本教學將介紹PaddleOCR的基本使用方法以及如何使用它開發一個自動搜題的小工具。

專案地址

安裝

雖然PaddleOCR支援伺服器端部署並提供識別API，但根據我們的需求，搭建一個本地離線的OCR識別環境，所以此次我們只介紹如何在本地安裝並使用的做法。

安裝PaddlePaddle飛槳框架

一、環境準備

1.1 目前飛槳支援的環境

Windows 7/8/10 專業版/企業版 (64bit)

GPU版本支援CUDA 10.1/10.2/11.0/11.2，且僅支援單卡

Python 版本 3.6+/3.7+/3.8+/3.9+ (64 bit)

pip 版本 20.2.2或更高版本 (64 bit)

二、安裝命令

pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

(注意此版本為CPU版本，如需GPU版本請檢視PaddlePaddle檔案)

安裝完成後您可以使用 python 進入python直譯器，輸入import paddle ，再輸入 paddle.utils.run_check()

如果出現PaddlePaddle is installed successfully!，說明您已成功安裝。

安裝PaddleOCR

pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推薦使用2.0.1+版本

程式碼使用

安裝完成後你可以使用以下程式碼來進行簡單的功能測試

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# Paddleocr目前支援中英文、英文、法語、德語、韓語、日語，可以通過修改lang引數進行切換
# 引數依次為`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory
# 選擇你要識別的圖片路徑
img_path = '11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
    print(line)

# 顯示結果
from PIL import Image

image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/path/to/PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

結果是一個list，每個item包含了文字方塊，文字和識別置信度

[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], ['純臻營養護髮素', 0.964739]]
[[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], ['產品資訊/引數', 0.98069626]]
[[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], ['（45元/每公斤，100公斤起訂）', 0.9676722]]
......

視覺化效果

至此我們就掌握了 PaddleOCR 的基本使用，基於這個我們就能開發出一個OCR的搜題小工具了。

更多使用方法請參考

搜題小工具

現在有很多那種答題競賽的小遊戲，在限定時間內看誰答題正確率更高。或者現在一些單位會搞一些大練兵什麼的競賽，需要在網上答題，這個時候手動輸入題目去搜尋就很慢，效率也不會太高，所以我們就可以來寫一個指令碼，幫助我們完成搜題的過程。

基本思路就是通過ADB擷取當前螢幕，然後剪下出題目所在位置，然後通過PaddleOCR來獲取題目文字，之後開啟搜尋引擎搜尋或者開啟題庫搜尋。

安裝ADB

你可以到這裡下載安裝ADB之後設定環境變數。

設定完環境變數後在終端輸入adb,如果出現以下字元則證明adb安裝完成。

Android Debug Bridge version 1.0.41
Version 31.0.3-7562133

截圖並儲存題目區域圖片

import os
from PIL import Image

# 截圖
def pull_screenshot():
    os.system('adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png')
    os.system('adb pull /sdcard/screenshot.png .')

img = Image.open("./screenshot.png")
# 切割問題區域
# (起始點的橫座標，起始點的縱座標，寬度，高度）
question  = img.crop((10, 400, 1060, 1000))
# 儲存問題區域
question.save("./question.png")

OCR識別，獲取題目

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, 
                        lang="ch", 
                        show_log=False
                        )  # need to run only once to download and load model into memory
img_path = 'question.png'
result = ocr.ocr(img_path, cls=False)

# 獲取題目文字
questionList = [line[1][0] for line in result]
text = ""
# 將陣列轉換為字串
for str in questionList :
    text += str
print(text)

開啟瀏覽器搜尋

import webbrowser
webbrowser.open('https://baidu.com/s?wd=' + urllib.parse.quote(question))

之後你就可以檢視搜尋結果了

如果有題庫，你還可以使用pyautogui來模擬滑鼠鍵盤操作，去操作Word等軟體在題庫中進行搜尋。

完整程式碼

# -*- coding: utf-8 -*-

# @Author  : Pu Zhiwei
# @Time    : 2021-09-02 20:29

from PIL import Image
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import pyperclip
import pyautogui
import time
import webbrowser
import urllib.parse


# 滑鼠位置
currentMouseX, currentMouseY = 60, 282

# 截圖獲取當前題目
def pull_screenshot():
    os.system('adb shell screencap -p /sdcard/screenshot.png')
    os.system('adb pull /sdcard/screenshot.png .')

# 移動滑鼠到搜尋方塊搜尋
def MoveMouseToSearch():
    # duration 引數，移動時間，即用時0.1秒移動到對應位置
    pyautogui.moveTo(currentMouseX, currentMouseY, duration=0.1)
    # 左鍵點選
    pyautogui.click()
    pyautogui.click()
    # 模擬組合鍵，貼上
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'v')

# 擴充問題
def AddText(list, length, text):
    if length > 3:
        return text + list[3]
    else:
        return text
# 開啟瀏覽器
def open_webbrowser(question):
    webbrowser.open('https://baidu.com/s?wd=' + urllib.parse.quote(question))


# 顯示所識別的題目
def ShowAllQuestionText(list):
    text = ""
    for str in list:
        text += str
    print(text)



if __name__ == "__main__":
    while True:
        print("nn請將滑鼠放在Word的搜尋方塊上，三秒後指令碼將自動獲取Word搜尋方塊位置！nn")
        # 延時三秒輸出滑鼠位置
        time.sleep(3)
        # 獲取當前滑鼠位置
        currentMouseX, currentMouseY = pyautogui.position()
        print('當前滑鼠位置為: {0} , {1}'.format(currentMouseX, currentMouseY))
        start = input("按y鍵程式開始執行，按其他鍵重新獲取搜尋方塊位置：")
        if start == 'y':
            break

    while True:
        t = time.perf_counter()
        pull_screenshot()
        img = Image.open("./screenshot.png")
        # 切割問題區域
        # (起始點的橫座標，起始點的縱座標，寬度，高度）
        question  = img.crop((10, 400, 1060, 1000))
        # 儲存問題區域
        question.save("./question.png")


        # 載入 PaddleOCR
        # Paddleocr目前支援中英文、英文、法語、德語、韓語、日語，可以通過修改lang引數進行切換
        # 引數依次為`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。

        # 自定義模型地址
        # det_model_dir='./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_train', 
        #                rec_model_dir='./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre',
        #                cls_model_dir='./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train',
        ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, 
                        lang="ch", 
                        show_log=False
                        )  # need to run only once to download and load model into memory
        img_path = 'question.png'
        result = ocr.ocr(img_path, cls=False)

        questionList = [line[1][0] for line in result]
        length = len(questionList)
        text = ""
        if length < 1:
            text = questionList[0]
        elif length == 2:
            text = questionList[1]
        else:
            text = questionList[1] + questionList[2]

        print('nn')
        ShowAllQuestionText(questionList)
        # 將結果寫入剪下板
        pyperclip.copy(text)
        # 點選搜尋
        MoveMouseToSearch()
        
        # 計算時間
        print('nn')
        end_time3 = time.perf_counter()
        print('用時: {0}'.format(end_time3 - t))
        
        go = input('輸入回車繼續執行,輸入 e 開啟瀏覽器搜尋，輸入 a 增加題目長度，輸入 n 結束程式執行： ')
        if go == 'n':
            break
  
        if go == 'a':
            text = AddText(questionList, length, text)
            pyperclip.copy(text)
            # 點選搜尋
            MoveMouseToSearch()
            stop = input("輸入回車繼續")
        elif go == 'e':
            # 開啟瀏覽器
            open_webbrowser(text)
            stop = input("輸入回車繼續")

        print('n------------------------nn')

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