Python實現(xiàn)圖片OCR文字識別的兩種方案及實戰(zhàn)對比
更新時間：2026年07月16日 08:35:33 作者：張老師技術(shù)棧
圖片中的文字提取是辦公自動化中的高頻需求——掃描件轉(zhuǎn)文字、截圖識別、發(fā)票信息提取,Python 中有兩個主流的 OCR 庫,這篇從安裝到實戰(zhàn)完整講解,需要的朋友可以參考下
引言
圖片中的文字提取是辦公自動化中的高頻需求——掃描件轉(zhuǎn)文字、截圖識別、發(fā)票信息提取。Python 中有兩個主流的 OCR 庫，這篇從安裝到實戰(zhàn)完整講解。
一、方案選擇：PaddleOCR vs Tesseract
| 對比 | PaddleOCR | Tesseract |
|---|---|---|
| 中文識別 | ????? 優(yōu)秀 | ??? 一般 |
| 安裝難度 | ??（稍大） | ?（簡單） |
| 識別速度 | ???? | ???? |
| 準確率 | 95%+ | 80%-90% |
| 版面分析 | ? 支持 | ? 不支持 |
建議： 中文場景無腦選 PaddleOCR，英文場景兩個都可以。
二、PaddleOCR
pip install paddlepaddle paddleocr
from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')
result = ocr.ocr('invoice.jpg')
for line in result[0]:
text = line[1][0]
confidence = line[1][1]
print(f'{text} (置信度: {confidence:.2%})')
三、Tesseract
pip install pytesseract # 還需要安裝 Tesseract-OCR 引擎
import pytesseract
from PIL import Image
text = pytesseract.image_to_string(
Image.open('text.png'),
lang='chi_sim+eng'
)
print(text)
四、發(fā)票識別案例
from paddleocr import PaddleOCR
import re
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')
result = ocr.ocr('invoice.jpg')
texts = [line[1][0] for line in result[0]]
full_text = ''.join(texts)
# 提取關(guān)鍵信息
invoice_no = re.search(r'發(fā)票號碼[:：](\d+)', full_text)
total = re.search(r'價稅合計[:：]?￥?([\d,]+\.\d{2})', full_text)
print(f'發(fā)票號碼: {invoice_no.group(1) if invoice_no else "未識別"}')
print(f'價稅合計: {total.group(0) if total else "未識別"}')
到此這篇關(guān)于Python實現(xiàn)圖片OCR文字識別的兩種方案及實戰(zhàn)對比的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python圖片OCR文字識別內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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