引言
最近在技术交流群里聊到一个关于图像文字识别的需求，在工作、生活中常常会用到，比如票据、漫画、扫描件、照片的文本提取。
博主基于 PyQt + labelme + PaddleOCR 写了一个桌面端的OCR工具，用于快速实现图片中文本区域自动检测+文本自动识别。
识别效果如下图所示：
所有框选区域为OCR算法自动检测，右侧列表有每个框对应的文字内容；点击右侧“识别结果”中的文本记录，然后点击“复制到剪贴板”即可复制该文本内容。
功能列表
- 文本区域检测+文字识别
- 文本区域可视化
- 文字内容列表
- 图像、文件夹加载
- 图像滚轮缩放查看
- 绘制区域、编辑区域
- 复制所选文本识别结果
OCR部分
图像文字检测+文字识别算法，主要借助 paddleocr 实现。
创建或者选择一个虚拟环境，安装需要用到的第三方库。
conda create -n ocrconda activate ocr
安装框架
如果你没有NVIDIA GPU，或GPU不支持CUDA，可以安装CPU版本：
# CPU版本pip install paddlepaddle==2.1.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
如果你的GPU安装过CUDA9或CUDA10，cuDNN 7.6+，可以选择下面这个GPU版本：
# GPU版本python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
安装 PaddleOCR
安装paddleocr：
pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本
版面分析，需要安装 Layout-Parser：
pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
测试安装是否成功
安装完成后，测试一张图片--image_dir ./imgs/11.jpg，采用中英文检测+方向分类器+识别全流程：
paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false
输出一个list：
在python中调用
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 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`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
img_path = './imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
print(line)
输出结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度：
[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], ['纯臻营养护发素', 0.964739]] [[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], ['产品信息/参数', 0.98069626]] [[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], ['（45元/每公斤，100公斤起订）', 0.9676722]] ......
界面部分
界面部分基于pyqt5实现，其中pyqt GUI程序开发入门和环境配置，详见一篇博客(具体见文末)。
主要步骤：
界面布局设计
在QtDesigner中拖拽控件，完成程序界面布局，并保存*.ui文件。
利用 pyuic 自动生成界面代码
在 pycharm 的项目文件结构中找到*.ui文件，右键——External Tools——pyuic，会在ui文件同级目录下自动生成界面 ui 的 Python 代码。
编写界面业务类
业务类 MainWindow 实现程序逻辑和算法功能，与前面第2步生成的ui实现解耦，避免每次修改ui文件会影响业务代码。ui界面上的控件可以通过self._ui.xxxObjectName 访问。
class MainWindow(QMainWindow):
FIT_WINDOW, FIT_WIDTH, MANUAL_ZOOM = 0, 1, 2
def __init__(self):
super().__init__() # 调用父类构造函数，创建QWidget窗体
self._ui = Ui_MainWindow() # 创建ui对象
self._ui.setupUi(self) # 构造ui
self.setWindowTitle(__appname__)
# 加载默认配置
config = get_config()
self._config = config
# 单选按钮组
self.checkBtnGroup = QButtonGroup(self)
self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_ocr)
self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_det)
self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_recog)
self.checkBtnGroup.addButton(self._ui.checkBox_layoutparser)
self.checkBtnGroup.setExclusive(True)
实现界面业务逻辑
对主界面上的按钮、列表、绘图控件进行信号槽连接。自定义的槽函数不用专门声明，如果是自定义的信号，需要在类init()前加上 yourSignal= pyqtSignal(args)。
这里以按钮响应函数、列表响应函数为例。按钮点击的信号是 clicked，listWidget列表切换选择的信号是 itemSelectionChanged 。
# 按钮响应函数
self._ui.btnOpenImg.clicked.connect(self.openFile)
self._ui.btnOpenDir.clicked.connect(self.openDirDialog)
self._ui.btnNext.clicked.connect(self.openNextImg)
self._ui.btnPrev.clicked.connect(self.openPrevImg)
self._ui.btnStartProcess.clicked.connect(self.startProcess)
self._ui.btnCopyAll.clicked.connect(self.copyToClipboard)
self._ui.btnSaveAll.clicked.connect(self.saveToFile)
self._ui.listWidgetResults.itemSelectionChanged.connect(self.onItemResultClicked)
5. 运行看看效果
运行 python main.py 即可启动GUI程序。
打开图片→选择语言模型ch（中文）→选择文本检测+识别→点击开始，检测完的文本区域会自动画框，并在右侧识别结果——文本Tab页的列表中显示。
所有检测出文本的区域列表，在识别结果——区域Tab页：
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