OCR识别
tip
- OCR模块是属于对图像进行识别
- OCR模块的对象前缀是ocr,例如 ocr.initOcr()这样调用
- 目前的OCR包含了 appleVision
- 3.18.0+ 新增了ocrMut作为多实例模式的ocr前缀
单实例模式
ocr.initOcr 初始化
- 初始化OCR模块
- @param map map参数表
- key分别为:
- type : OCR类型,值分别为 appleVision = ios自带的Vision模块
- 如果类型是 appleVision, 参数设置为 :
{"type":"appleVision","level":"fast","languages":"zh-Hans,en-US"}
- level: fast,代表快速的,accurate:代表精准的
- languages: 识别的语言,默认是zh-Hans,en-US中文简体和英文,
- 支持的有
["en-US", "fr-FR", "it-IT", "de-DE", "es-ES", "pt-BR", "zh-Hans", "zh-Hant"]
- @return
{bool}
布尔型 成功或者失败
- appleVision OCR例子
function main() {
let appleVision = {"type": "appleVision", "level": "accurate", "languages": "zh-Hans,en-US"}
let inited = ocr.initOcr(appleVision)
logd("初始化结果 -" + inited);
if (!inited) {
loge("error : " + ocr.getErrorMsg());
return;
}
i
for (var ix = 0; ix < 20; ix++) {
//读取一个bitmap
let img = image.captureFullScreen();
if (img == null || img == undefined || img.uuid == null || img.uuid == undefined || img.uuid == "") {
loge("读取图片失败");
continue;
}
console.time("1")
logd("start---ocr");
// 对图片进行识别
let result = ocr.ocrImage(img, 20 * 1000, {});
logd(result)
if (result) {
logd("ocr结果-》 " + JSON.stringify(result));
for (var i = 0; i < result.length; i++) {
var value = result[i];
logd("文字 : " + value.label + " x: " + value.x + " y: " + value.y + " width: " + value.width + " height: " + value.height);
}
} else {
logw("未识别到结果");
}
logd("耗时: " + console.timeEnd(1) + " ms")
image.recycle(img)
sleep(1000);
logd("ix = " + ix)
}
//释放所有资源
ocr.releaseAll();
}
main();
ocr.ocrImage 识别文字
- 对 AutoImage 进行OCR,返回的是JSON数据,其中数据类似于 与:
[
{
"label": "奇趣装扮三阶盘化",
"confidence": 0.48334712,
"x": 11,
"y": 25,
"width": 100,
"height": 100
}
]
- label: 代表是识别的文字
- confidence:代表识别的准确度
- x: 代表X开始坐标
- Y: 代表Y开始坐标
- width: 代表宽度
- height: 代表高度
- @param bitmap 图片
- @param timeout 超时时间 单位毫秒
- @param extra 扩展参数,map形式,例如
{"token":"xxx"}
- @return
{JSON}
JSON对象
代码例子常见
OCR初始化
ocr.getErrorMsg 获取错误消息
- 获取OCR错误消息
- @return
{string}
null代表没有错误
代 码例子常见
OCR初始化
ocr.releaseAll 释放OCR资源
- 释放OCR占用的资源
- @return
{bool}
成功或者失败
代码例子常见
OCR初始化
多实例模式
ocrMut.initOcr 初始化
- 初始化OCR模块
- @param map map参数表
- key分别为:
- type : OCR类型,值分别为 appleVision = ios自带的Vision模块 ocrLite=ncnn神经网络的ocrLite paddleOcrOnline =
EC自带的PC端的paddleOcr服务程序
- 如果类型是 appleVision, 参数设置为 :
{"type":"appleVision","level":"fast","languages":"zh-Hans,en-US"}
- level: fast,代表快速的,accurate:代表精准的
- languages: 识别的语言,默认是zh-Hans,en-US中文简体和英文,
- 支持的有
["en-US", "fr-FR", "it-IT", "de-DE", "es-ES", "pt-BR", "zh-Hans", "zh-Hant"]
- 如果类型设置是:
ocrLite
,参数为:
{
"type": "ocrLite",
"padding": 10,
"maxSideLen": 0,
"boxScoreThresh": 0.6,
"boxThresh": 0.3,
"unClipRatio": 1.6,
"doAngle": 0,
"mostAngle": 0
}
* padding 图像外接白框,用于提升识别率,文字框没有正确框住所有文字时,增加此值。默认50。<br/>
* maxSideLen 按图像长边进行总体缩放,放大增加识别耗时但精度更高,缩小减小耗时但精度降低,maxSideLen为0表示不缩放。<br/>
* boxScoreThresh 文字框置信度门限,文字框没有正确框住所有文字时,减小此值 <br/>
* boxThresh 同上,自行试验。<br/>
* unClipRatio 单个文字框大小倍率,越大时单个文字框越大。<br/>
* doAngle 启用(1)/禁用(0) 文字方向检测,只有图片倒置的情况下(旋转90~270度的图片),才需要启用文字方向检测,默认关闭。<br/>
* mostAngle 启用(1)/禁用(0) 角度投票(整张图片以最大可能文字方向来识别),当禁用文字方向检测时,此项也不起作用,默认关闭。<br/>
- 如果类型设置为:
paddleOcrOnline
请到网盘中下载EasyClick-PaddleOcr.zip文件解压运行
{
"type": "paddleOcrOnline",
"ocrType": "ONNX_PPOCR_V3",
"padding": 50,
"maxSideLen": 0,
"boxScoreThresh": 0.5,
"boxThresh": 0.3,
"unClipRatio": 1.6,
"doAngleFlag": 0,
"mostAngleFlag": 0
}
* ocrType : 模型 ONNX_PPOCR_V3,ONNX_PPOCR_V4,NCNN_PPOCR_V3
* serverUrl:paddle ocr服务器地址,可以在其他电脑部署,然后中控链接,例如 192.168.2.8:9022,部署在电脑就改ip地址即可,端口是 9022 可以不写
* padding 图像外接白框,用于提升识别率,文字框没有正确框住所有文字时,增加此值。默认50。<br/>
* maxSideLen 按图像长边进行总体缩放,放大增加识别耗时但精度更高,缩小减小耗时但精度降低,maxSideLen为0表示不缩放。<br/>
* boxScoreThresh 文字框置信度门限,文字框没有正确框住所有文字时,减小此值 <br/>
* boxThresh 同上,自行试验。<br/>
* unClipRatio 单个文字框大小倍率,越大时单个文字框越大。<br/>
* doAngleFlag 启用(1)/禁用(0) 文字方向检测,只有图片倒置的情况下(旋转90~270度的图片),才需要启用文字方向检测,默认关闭。<br/>
* mostAngleFlag 启用(1)/禁用(0) 角度投票(整张图片以最大可能文字方向来识别),当禁用文字方向检测时,此项也不起作用,默认关闭。<br/>
* limit 代表每1秒执行ocr请求个数 默认1000。可以适当降低减少cpu占用<br/>
* checkImage 检查数据是否是图像(1是 0否)默认关闭。<br/>
- @return
{bool}
布尔型 成功或者失败
function main() {
logd("开始执行脚本...")
// 初始化一个实例
let ocrtest = ocrMut.newOcr();
let vision = {"type": "appleVision", "level": "accurate", "languages": "zh-Hans,en-US"}
//paddleOcr参数
let paddleOcrOnline = {
"type": "paddleOcrOnline",
"ocrType": "ONNX_PPOCR_V3",
"serverUrl": "192.168.2.13:9022",
"limit": 12,
"checkImage": "1",
"padding": 200
}
let ocrLite = {"type": "ocrLite"}
let inited = ocrtest.initOcr(ocrLite)
if (!inited) {
loge("inited ocr error : " + ocrtest.getErrorMsg())
return
} else {
logd("ocr inited ok")
}
for (let i = 0; i < 3; i++) {
let img = image.captureFullScreen()
let ocrResult = ocrtest.ocrImage(img, 20000, null)
logd("ocrResult " + JSON.stringify(ocrResult));
if (ocrResult) {
logd("ocr结果-》 " + JSON.stringify(ocrResult));
for (var j = 0; j < ocrResult.length; j++) {
var value = ocrResult[j];
logd("文字 : " + value.label + " x: " + value.x + " y: " + value.y + " width: " + value.width + " height: " + value.height);
}
} else {
logw("未识别到结果");
}
image.recycle(img)
sleep(2000)
}
//脚本运行完成了释放即可 不需要每次用完都释放
ocrtest.releaseAll()
}
main();
ocrMut.ocrImage 识别文字
- 对 AutoImage 进行OCR,返回的是JSON数据,其中数据类似于与:
[
{
"label": "奇趣装扮三阶盘化",
"confidence": 0.48334712,
"x": 11,
"y": 25,
"width": 100,
"height": 100
}
]
- label: 代表是识别的文字
- confidence:代表识别的准确度
- x: 代表X开始坐标
- Y: 代表Y开始坐标
- width: 代表宽度
- height: 代表高度
- @param bitmap 图片
- @param timeout 超时时间 单位毫秒
- @param extra 扩展参数,map形式,例如
{"token":"xxx"}
- @return
{JSON}
JSON对象
代码例子常见
OCR初始化
ocrMut.getErrorMsg 获取错误消息
- 获取OCR错误消息
- @return
{string}
null代表没有错误
代码例子常见
OCR初始化
ocrMut.releaseAll 释放OCR资源
- 释放OCR占用的资源
- @return
{bool}
成功或者失败
代码例子常见
OCR初始化
PaddleOcrOnline Http调用
- 低于3.18.0+的EC,可以通过HTTP方式调用ocr
- 前提是需要下载EasyClick-PaddleOcr.zip文件解压运行
function httpPaddleOcr(filePath) {
// ocr的服务地址
// 其他参数参考上面的说明
let url = "http://192.168.2.13:9022/devapi/uploadOcr"
let ocrType = "ONNX_PPOCR_V3"
let limit = "1000"
let ocrParam = {
"padding": 50,
"maxSideLen": 0,
"boxScoreThresh": 0.5,
"boxThresh": 0.3,
"unClipRatio": 1.6,
"doAngleFlag": 0,
"mostAngleFlag": 0
}
ocrParam = utils.base64Encode(JSON.stringify(ocrParam));
let param = {
"ocrType": ocrType,
"limit": limit,
"ocrParam": ocrParam
};
let files = {
"file": filePath
}
let result = http.httpPost(url, param, files, 20 * 1000, {"User-Agent": "test"});
if (result == null || result == undefined || result == "") {
return null;
}
try {
result = JSON.parse(result)
return result["data"]
} catch (e) {
return null;
}
}
function callPaddleOcrTest() {
let img = image.captureFullScreen()
if (!img) {
loge("截图失败");
return
}
let filePath = file.getSandBoxFilePath("ocrtmp.jpg")
image.saveTo(img, filePath)
let result = httpPaddleOcr(filePath);
logd("result " + JSON.stringify(result));
}
callPaddleOcrTest()