推荐一款基于.NET和百度飞桨的OCR识别组件

随着AI技术的发展，图像识别技术应用越来越广泛，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术做为图像识别技术的应用场景之一，广泛的应用于零售，政务，工业，金融等领域，如车牌号识别，身份证识别等。今天以一个简单的小例子，简述在.NET开发中，如何利用第三方OCR组件库进行图像文字识别，仅供学习分享使用，如有不足之处，还请指正。
 
什么是OCR

 
OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；通俗一点将，OCR技术就是识别图像上的文本字符内容，进而用于分析或其他用途。
 
PaddleOCRSharp简介

 
PaddleOCR是百度开源的OCR工具库，基于PaddlePaddle深度学习框架构建，集成了文本检测、方向分类和文字识别三大核心模块。其技术架构采用CRNN（卷积循环神经网络）与DB（Differentiable Binarization）算法的组合，在保持高精度的同时实现高效推理。PaddleOCRSharp是一款C#版的基于百度飞桨OCR进行封装的文字识别组件，它简化了PaddleOCR的相关调用，并可以不依赖网络进行离线识别，并且识别效率和准确率也相当高。

 
应用实例

 
首先创建一个WinForm程序，并通过Nuget包管理器安装PaddleOCRSharp组件，如下所示：

说明：PaddleOCRSharp组件运行时，依赖Paddle.Runtime.win_x64组件，否则无法运行，安装成功后编译程序，在输出目录下可以看到PaddleOCRSharp引用库，以及模型文件，主要包含以下三种：

• inference目录为离线模型文件夹，存放OCR文字识别所需的模型文件。
  
• Paddle开头的为OCR识别的依赖库
  
• 飞桨OCR技术是基于C++开发的，所以需要C++运行环境。
  

具体如下所示：

 
核心代码

 
PaddleOCRSharp应用非常简单，只需要几行代码即可实现文字识别，主要包含如下内容：

• 初始化PaddleOCREngine引擎实例对象，此对象可不必每次识别都初始化，可定义为全局变量，只在软件启动时进行初始化，频繁的初始化可能会导致失败或其他问题。
  
• 调用实例的DetectText方法即可，此方法接收一个Bitmap类型的图像实例，并返回一个OCRResult结果。
  
• 遍历OCRResult的的TextBlocks属性，即可获取所有识别的文本。
  

具体如下所示：

1. private void PaddleOcr()
2. {
3.     OCRModelConfig config = null;
4.     OCRParameter ocrParameter = new OCRParameter();
6.     // 初始化引擎
7.     PaddleOCREngine engine = new PaddleOCREngine(config, ocrParameter);
8.     Bitmap bmp = new Bitmap(this.txtImageFile.Text);
10.     // 调用OCR引擎进行识别
11.     OCRResult ocrResult = engine.DetectText(bmp);
13.     if (ocrResult != null)
14.     {
15.         foreach (var block in ocrResult.TextBlocks)
16.         {
17.             //Console.WriteLine($"文字: {block.Text}");
18.             //Console.WriteLine($"方向: {block.Direction}"); // 输出文字方向信息
19.             if (string.IsNullOrEmpty(block.Text))
20.             {
21.                 continue;
22.             }
23.             this.Invoke(() =>
24.                         {
25.                                 this.txtInfo.AppendText(block.Text + Environment.NewLine);
26.                         });
27.         }
28.     }
29. }

复制代码

 
辅助代码

 
本实例首先读取用户选择的图片，并显示到页面上，代码如下所示：

1. private void btnOpen_Click(object sender, EventArgs e)
2. {
3.     this.txtImageFile.Text = "";
4.     OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();
5.     openFileDialog.Filter = "图片PNG|*.png|图片JPG|*.jpg|图片JPEG|*.jpeg";
6.     openFileDialog.Multiselect = false;
7.     if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)
8.     {
9.         string imageFile = openFileDialog.FileName;
10.         using (Stream fs = new FileStream(imageFile, FileMode.Open))
11.         {
12.             Image image = Image.FromStream(fs);
13.             this.pbImg.Image = image;
14.         }
15.         this.txtImageFile.Text = imageFile;
16.     }
17. }

复制代码

图像识别，调用上述封装好的PaddleOcr方法，由于PaddleOCR识别时间比较长，避免造成页面卡顿，采用后台线程处理，并通过IProgress接口更新识别状态，如下所示：

1. private void btnRecognize_Click(object sender, EventArgs e)
2. {
3.         if (string.IsNullOrEmpty(txtImageFile.Text) || !File.Exists(txtImageFile.Text))
4.         {
5.                 MessageBox.Show("请选择需要识别的图片");
6.                 return;
7.         }
8.         this.txtInfo.Clear();
9.         Task task = Task.Run(() =>
10.         {
11.                 this.progress.Report(true);
12.                 PaddleOcr();
13.                 this.progress.Report(false);
14.         });
15. }

复制代码

 IProgress接口用于更新UI上识别进度，如下所示：

1. private IProgress<bool> progress;
3. private void FrmMain_Load(object sender, EventArgs e)
4. {
5.         this.progress = new Progress<bool>(UpdteProgressStatus);
6. }
8. private void UpdteProgressStatus(bool running)
9. {
10.         this.Invoke(() =>
11.         {
12.                 if (running)
13.                 {
14.                         this.lblStatus.Text = "进行中";
15.                         this.pbRecognizeStatus.Visible = true;
16.                         this.lblStatus.ForeColor = Color.Red;
17.                 }
18.                 else
19.                 {
20.                         this.lblStatus.Text = "完成";
21.                         this.pbRecognizeStatus.Visible = false;
22.                         this.lblStatus.ForeColor = Color.Green;
23.                 }
24.         });
25. }

复制代码

 
OCR识别效果

 
上述代码运行后实例，网上找了一张身份证示例图片，识别结果如下：

 
进一步思考

 
在实际应用中，受限于图像的清晰度，颜色，大小或其他干扰因素，只靠OCR识别并一定能准确完整的识别出其中的文本，此时可能需要结合其他的计算机视觉开发技术，如灰度，二值化等去噪技术进行预处理，才能提升识别的精确度。
以上就是《推荐一款基于.NET和百度飞桨的OCR识别组件》的全部内容，旨在抛砖引玉，一起学习，共同进步。

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