DdddOcr 带带弟弟OCR通用验证码离线本地识别SDK免费开源版
DdddOcr,其由 本作者 与 kerlomz 共同合作完成,通过大批量生成随机数据后进行深度网络训练,本身并非针对任何一家验证码厂商而制作,本库使用效果完全靠玄学,可能可以识别,可能不能识别。
DdddOcr、最简依赖的理念,尽量减少用户的配置和使用成本,希望给每一位测试者带来舒适的体验
项目地址: 点我传送
![MIT License](https://img.shields.io/github/license/sml2h3/ddddocr?style=flat-square)
一个容易使用的通用验证码识别python库
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环境支持
系统 | CPU | GPU | 最大支持py版本 | 备注 |
---|
Windows 64位 | √ | √ | 3.12 | 部分版本windows需要安装vc运行库 |
Windows 32位 | × | × | - | |
Linux 64 / ARM64 | √ | √ | 3.12 | |
Linux 32 | × | × | - | |
Macos X64 | √ | √ | 3.12 | M1/M2/M3...芯片参考#67 |
安装步骤
i. 从pypi安装
pip install ddddocr
ii. 从源码安装
git clone https://github.com/sml2h3/ddddocr.git
cd ddddocr
python setup.py
请勿直接在ddddocr项目的根目录内直接import ddddocr,请确保你的开发项目目录名称不为ddddocr,此为基础常识。
文件目录说明
eg:
ddddocr
├── MANIFEST.in
├── LICENSE
├── README.md
├── /ddddocr/
│ │── __init__.py 主代码库文件
│ │── common.onnx 新ocr模型
│ │── common_det.onnx 目标检测模型
│ │── common_old.onnx 老ocr模型
│ │── logo.png
│ │── README.md
│ │── requirements.txt
├── logo.png
└── setup.py
项目底层支持
本项目基于dddd_trainer 训练所得,训练底层框架位pytorch,ddddocr推理底层抵赖于onnxruntime,故本项目的最大兼容性与python版本支持主要取决于onnxruntime。
使用文档
i. 基础ocr识别能力
主要用于识别单行文字,即文字部分占据图片的主体部分,例如常见的英数验证码等,本项目可以对中文、英文(随机大小写or通过设置结果范围圈定大小写)、数字以及部分特殊字符。
import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()
image = open("example.jpg", "rb").read()
result = ocr.classification(image)
print(result)
本库内置有两套ocr模型,默认情况下不会自动切换,需要在初始化ddddocr的时候通过参数进行切换
import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr(beta=True)
image = open("example.jpg", "rb").read()
result = ocr.classification(image)
print(result)
提示
对于部分透明黑色png格式图片得识别支持: classification
方法 使用 png_fix
参数,默认为False
ocr.classification(image, png_fix=True)
注意
之前发现很多人喜欢在每次ocr识别的时候都重新初始化ddddocr,即每次都执行ocr = ddddocr.DdddOcr()
,这是错误的,通常来说只需要初始化一次即可,因为每次初始化和初始化后的第一次识别速度都非常慢
参考例图
包括且不限于以下图片
ii. 目标检测能力
主要用于快速检测出图像中可能的目标主体位置,由于被检测出的目标不一定为文字,所以本功能仅提供目标的bbox位置 (在⽬标检测⾥,我们通常使⽤bbox(bounding box,缩写是 bbox)来描述⽬标位置。bbox是⼀个矩形框,可以由矩形左上⻆的 x 和 y 轴坐标与右下⻆的 x 和 y 轴坐标确定)
如果使用过程中无需调用ocr功能,可以在初始化时通过传参ocr=False
关闭ocr功能,开启目标检测需要传入参数det=True
import ddddocr
import cv2
det = ddddocr.DdddOcr(det=True)
with open("test.jpg", 'rb') as f:
image = f.read()
bboxes = det.detection(image)
print(bboxes)
im = cv2.imread("test.jpg")
for bbox in bboxes:
x1, y1, x2, y2 = bbox
im = cv2.rectangle(im, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=2)
cv2.imwrite("result.jpg", im)
参考例图
包括且不限于以下图片
Ⅲ. 滑块检测
本项目的滑块检测功能并非AI识别实现,均为opencv内置算法实现。可能对于截图党用户没那么友好~,如果使用过程中无需调用ocr功能或目标检测功能,可以在初始化时通过传参ocr=False
关闭ocr功能或det=False
来关闭目标检测功能
本功能内置两套算法实现,适用于两种不同情况,具体请参考以下说明
a.算法1
算法1原理是通过滑块图像的边缘在背景图中计算找到相对应的坑位,可以分别获取到滑块图和背景图,滑块图为透明背景图
滑块图
背景图
det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False)
with open('target.png', 'rb') as f:
target_bytes = f.read()
with open('background.png', 'rb') as f:
background_bytes = f.read()
res = det.slide_match(target_bytes, background_bytes)
print(res)
由于滑块图可能存在透明边框的问题,导致计算结果不一定准确,需要自行估算滑块图透明边框的宽度用于修正得出的bbox
提示:如果滑块无过多背景部分,则可以添加simple_target参数, 通常为jpg或者bmp格式的图片
slide = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False)
with open('target.jpg', 'rb') as f:
target_bytes = f.read()
with open('background.jpg', 'rb') as f:
background_bytes = f.read()
res = slide.slide_match(target_bytes, background_bytes, simple_target=True)
print(res)
a.算法2
算法2是通过比较两张图的不同之处进行判断滑块目标坑位的位置
参考图a,带有目标坑位阴影的全图
参考图b,全图
slide = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False)
with open('bg.jpg', 'rb') as f:
target_bytes = f.read()
with open('fullpage.jpg', 'rb') as f:
background_bytes = f.read()
img = cv2.imread("bg.jpg")
res = slide.slide_comparison(target_bytes, background_bytes)
print(res)
Ⅳ. OCR概率输出
为了提供更灵活的ocr结果控制与范围限定,项目支持对ocr结果进行范围限定。
可以通过在调用classification
方法的时候传参probability=True
,此时classification
方法将返回全字符表的概率
当然也可以通过set_ranges
方法设置输出字符范围来限定返回的结果。
Ⅰ. set_ranges
方法限定返回字符返回
本方法接受1个参数,如果输入为int类型为内置的字符集限制,string类型则为自定义的字符集
如果为int类型,请参考下表
参数值 | 意义 |
---|
0 | 纯整数0-9 |
1 | 纯小写英文a-z |
2 | 纯大写英文A-Z |
3 | 小写英文a-z + 大写英文A-Z |
4 | 小写英文a-z + 整数0-9 |
5 | 大写英文A-Z + 整数0-9 |
6 | 小写英文a-z + 大写英文A-Z + 整数0-9 |
7 | 默认字符库 - 小写英文a-z - 大写英文A-Z - 整数0-9 |
如果为string类型请传入一段不包含空格的文本,其中的每个字符均为一个待选词
如:"0123456789+-x/=""
import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()
image = open("test.jpg", "rb").read()
ocr.set_ranges("0123456789+-x/=")
result = ocr.classification(image, probability=True)
s = ""
for i in result['probability']:
s += result['charsets'][i.index(max(i))]
print(s)
Ⅴ. 自定义OCR训练模型导入
本项目支持导入来自于 dddd_trainer 进行自定义训练后的模型,参考导入代码为
import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, import_onnx_path="myproject_0.984375_139_13000_2022-02-26-15-34-13.onnx", charsets_path="charsets.json")
with open('test.jpg', 'rb') as f:
image_bytes = f.read()
res = ocr.classification(image_bytes)
print(res)
版本控制
该项目使用Git进行版本管理。您可以在repository参看当前可用版本。
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作者
sml2h3@gamil.com
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版权说明
该项目签署了MIT 授权许可,详情请参阅 LICENSE
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Star 历史
![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=sml2h3/ddddocr&type=Date)