（白嫖）這是一個(gè)為麻瓜設(shè)計(jì)的本地OCR模塊
只需要簡(jiǎn)單幾步操作即可擁有兩大通用識(shí)別模塊，讓你在工作中暢通無(wú)阻。
測(cè)試圖片 test1.png
測(cè)試圖片 test2.jpg
SDK類(lèi)參數(shù)
| 參數(shù)名 | 必選 | 類(lèi)型 | 說(shuō)明 |
|---|---|---|---|
| model_type | No | ModelType | 指定預(yù)置模型類(lèi)型 |
| conf_path | No | str | 指定自定義模型yaml配置文件（絕對(duì)路徑） |
以上參數(shù)兩者選其一即可，默認(rèn) model_type 為 ModelType.OCR, 若指定 conf_path 參數(shù)則優(yōu)先使用自定義模型。
核心API
SDK.predict(image_bytes: bytes)
使用指北
注意: 因模塊過(guò)新，阿里/清華等第三方源可能尚未更新鏡像，因此手動(dòng)指定使用境外源，為了提高依賴(lài)的安裝速度，可預(yù)先自行安裝依賴(lài)：tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml
pip install muggle-ocr調(diào)用示例：
# 1\. 導(dǎo)入包
import muggle_ocr
"""
使用預(yù)置模型，預(yù)置模型包含了[ModelType.OCR, ModelType.Captcha] 兩種
其中 ModelType.OCR 用于識(shí)別普通印刷文本, ModelType.Captcha 用于識(shí)別4-6位簡(jiǎn)單英數(shù)驗(yàn)證碼
"""
# 打開(kāi)印刷文本圖片
with open(r"test1.png", "rb") as f:
ocr_bytes = f.read()
# 打開(kāi)驗(yàn)證碼圖片
with open(r"test2.jpg", "rb") as f:
captcha_bytes = f.read()
# 2\. 初始化；model_type 可選: [ModelType.OCR, ModelType.Captcha]
sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.OCR)
# ModelType.Captcha 可識(shí)別光學(xué)印刷文本
for i in range(5):
st = time.time()
# 3\. 調(diào)用預(yù)測(cè)函數(shù)
text = sdk.predict(image_bytes=ocr_bytes)
print(text, time.time() - st)
# ModelType.Captcha 可識(shí)別4-6位驗(yàn)證碼
sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.Captcha)
for i in range(5):
st = time.time()
# 3\. 調(diào)用預(yù)測(cè)函數(shù)
text = sdk.predict(image_bytes=captcha_bytes)
print(text, time.time() - st)
"""
使用自定義模型
支持基于 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 框架訓(xùn)練的模型
訓(xùn)練完成后，進(jìn)入導(dǎo)出編譯模型的[out]路徑下, 把[graph]路徑下的pb模型和[model]下的yaml配置文件放到同一路徑下。
將 conf_path 參數(shù)指定為 yaml配置文件 的絕對(duì)或項(xiàng)目相對(duì)路徑即可，其他步驟一致，如下示例：
"""
with open(r"test3.jpg", "rb") as f:
b = f.read()
sdk = muggle_ocr.SDK(conf_path="./ocr.yaml")
text = sdk.predict(image_bytes=b)
</pre>
輸出結(jié)果:
曹文軒教授作序推薦 0.010004520416259766
曹文軒教授作序推薦 0.009941339492797852
曹文軒教授作序推薦 0.0109710693359375
曹文軒教授作序推薦 0.00901031494140625
曹文軒教授作序推薦 0.010967493057250977
MuggleOCR Session [captcha] Loaded.
ceey 0.010970592498779297
ceey 0.009973287582397461
ceey 0.010970592498779297
ceey 0.009973526000976562
ceey 0.009973287582397461
OCR和驗(yàn)證碼識(shí)別的速度基本都在10ms左右，低配CPU可能需要15-20ms。本模塊僅支持單行識(shí)別，如有多行識(shí)別需求請(qǐng)自行采用目標(biāo)檢測(cè)預(yù)裁圖片。
