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# demo1.py ：演示OCR基础功能
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# 👉 demo2.py ：演示可视化接口
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# demo3.py ：演示OCR文段后处理（段落合并）接口
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from PPOCR_api import GetOcrApi
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from PPOCR_visualize import visualize
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import os
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# 测试图片路径
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TestImagePath = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "test.jpg")
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# 初始化识别器对象，传入 PaddleOCR-json 引擎路径。
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ocr = GetOcrApi(r"Your Path/PaddleOCR-json.exe")
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if ocr.getRunningMode() == "local":
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print(f"初始化OCR成功，进程号为{ocr.ret.pid}")
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elif ocr.getRunningMode() == "remote":
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print(f"连接远程OCR引擎成功，ip：{ocr.ip}，port：{ocr.port}")
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print(f"\n测试图片路径：{TestImagePath}")
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# OCR识别图片，获取文本块
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getObj = ocr.run(TestImagePath)
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ocr.exit() # 结束引擎子进程
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if not getObj["code"] == 100:
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print("识别失败！！")
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exit()
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textBlocks = getObj["data"] # 提取文本块数据
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# 可视化演示
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# 示例1：传入文本块和图片路径，显示结果
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print("显示图片！")
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visualize(textBlocks, TestImagePath).show()
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# 程序阻塞，直到关闭图片浏览窗口才继续往下走。如果长时间不动，注释掉上面这行再跑
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# 示例2：显示更详细的信息
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vis = visualize(textBlocks, TestImagePath)
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print("获取图片！")
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# 禁用包围盒，获取原图片的 PIL Image 对象
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visImg1 = vis.get(isBox=False)
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# 启用文本和序号、禁用原图（显示透明背景），获取 PIL Image 对象
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visImg2 = vis.get(isText=True, isOrder=True, isSource=False)
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# 获取两个图片的左右对比，左边是原图，右边是单独的文本框
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vis = visualize.createContrast(visImg1, visImg2)
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# 显示该对比
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vis.show()
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# 接下来可以还用PIL库对visImg进一步处理。
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# 保存到本地
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print(f"保存图片到 {os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))}\\可视化结果.png ")
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vis.save(f"{os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))}\\可视化结果.png", isText=True)
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print("程序结束。")
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