在现代信息技术领域中，图像处理是一项重要的技能，其中图像的旋转矫正更是基础且应用广泛的技术之一。paddleocr作为一个强大的中文OCR（光学字符识别）工具，虽然最初设计用于文字识别，但其底层技术同样可以应用于图像的预处理阶段，尤其是在处理图像旋转问题方面。本文将详细介绍如何利用paddleocr解决图片的旋转问题，以实现图像的正确矫正。 需要了解的是，图片旋转问题通常是由于拍摄设备的方向变动、扫描过程中的误差或者数字图像在传输和存储过程中的数据损失等因素造成的。图片旋转后，不仅影响图像的视觉效果，而且严重时会干扰后续的图像处理操作，例如影响文字识别的准确性。 paddleocr的使用包括了图片的预处理、文本检测、文本识别等关键步骤。在预处理阶段，我们可以借助paddleocr提供的图像处理工具箱，利用其中的图像旋转矫正功能。paddleocr支持多种图像格式的读取和处理，常见的如JPEG、PNG等。通过设置适当的参数，用户可以灵活地调整图片的旋转角度，以达到矫正的目的。 例如，如果用户已经明确知道图片旋转的具体角度，比如90度或180度，那么可以直接指定旋转角度对图片进行矫正。如果旋转角度未知，paddleocr还提供了自动检测功能，能够分析图片内容，识别出最合适的旋转角度。这一功能利用了paddleocr强大的图像分析能力，通过提取图片特征和应用机器学习算法，准确计算出图片的旋转角度。 在实际操作中，首先需要将paddleocr库安装到工作环境中，然后编写相应的代码逻辑。代码中将包括加载图片、检测旋转角度、矫正图片旋转等步骤。在加载图片之后，可以通过调用paddleocr提供的旋转矫正接口，对图片进行旋转矫正。矫正之后，可以进一步进行文字检测和识别，以验证矫正的效果。 此外，paddleocr也支持批量处理，对于目录下大量的图片文件，可以通过编写循环逻辑，逐一进行旋转矫正处理。这样可以大大提升工作效率，尤其适合处理大量历史遗留数据或扫描件。 paddleocr不仅是一个功能强大的OCR工具，其图像处理能力也非常突出，能够有效地解决图片旋转问题。通过合理利用其提供的接口和算法，我们可以实现对大量图片的快速准确矫正，从而提高图像质量，为后续的图像分析和识别工作打下坚实的基础。

paddleocr的标注工具，可以解压后直接使用，不需要进行环境配置，只需双击运行程序即可。该资源可以用于OCR项目的标注工具使用，操作简单，标注后的数据可以直接作为数据集使用。可以对于那些不会运行代码的标注人员简单的进行标注。

简单介绍 1、图形处理库Clipper、Emgu.CV； 2、高性能推理引擎 Microsoft.ML.OnnxRuntime； 3、借用PaddleOCR模型； 4、现有功能，选择照片识别、截图识别，选择PDF文件识别。 详细展示链接：https://blog.csdn.net/weixin_42148410/article/details/147900933?spm=1001.2014.3001.5501

百度OCR识别Dll_paddleOCR_v2.1.1dll_离线识别dll

金铲铲S13双城之战自动拿牌助手2.0是一款针对游戏《金铲铲之战》开发的辅助工具软件，该软件以exe文件格式存在，能够在玩家进行游戏时提供自动化拿牌的功能，以此来优化玩家的游戏体验。根据给出的标签信息，“python pyautogui paddleocr TKinter 金铲铲”，我们可以推断出该软件开发过程中使用了Python语言，并可能借助了pyautogui库进行自动化控制操作，使用了paddleocr库进行图像文字识别，以及利用了TKinter库构建图形用户界面。由于文件列表中包含“shuangcheng2_0.exe”和“shuangcheng1_0.exe”，可以推测这两个文件版本之间可能存在功能上的升级或改进。 金铲铲之战是基于英雄联盟的自走棋游戏模式，玩家需要通过收集和组合不同的英雄棋子，构筑属于自己的战阵以应对其他玩家。自动化拿牌助手的作用在于，在游戏的抽卡环节中，通过程序模拟玩家的操作，帮助玩家快速地选择和拿取想要的卡牌，从而提高游戏策略的执行效率和精确度。这种自动化工具对于那些希望最大化时间效率，或是希望更好地进行卡牌收集的玩家来说，具有相当的吸引力。 然而，需要注意的是，使用此类自动化工具可能违反了游戏的公平竞赛原则，甚至可能会被游戏运营商视为作弊行为。开发者在设计此类辅助工具时，也应当考虑到相关法律法规和游戏的服务条款，避免给玩家带来不必要的麻烦。 此外，文件列表中的“thumbs_x_y.txt”文件可能是一个记录文件，用于存放程序运行中的某些状态信息或是调试信息。这个文件的具体作用需要结合软件的实际代码才能准确分析。 值得注意的是，这类自动化工具可能会对游戏的平衡性造成影响，因此开发者和玩家都应当谨慎使用。而对于游戏公司而言，他们需要不断更新游戏机制和防作弊系统，以保护所有玩家的利益和游戏的健康发展。

展示了如何使用PaddleOCR库来进行图像文字识别。通过安装PaddleOCR、加载模型、进行OCR识别，并绘制结果，我们可以轻松地实现图像中的文字识别任务。如果需要在更复杂的任务中应用，PaddleOCR提供了丰富的API接口，可对识别结果进行后处理和自定义调整。 PaddleOCR是百度公司开发的基于深度学习的文字识别工具，主要用于图像中的文字检测与识别。它支持多种语言的文字识别，并具备良好的适应性和准确性。PaddleOCR的文字识别过程大致可以分为几个步骤：环境准备、模型加载、图像处理、文字检测与识别、结果呈现。 环境准备主要是对PaddlePaddle深度学习框架进行安装，这是因为PaddleOCR是建立在PaddlePaddle基础之上的。PaddleOCR也支持使用pip命令快速安装，使得环境配置变得十分方便快捷。 模型加载是指在使用PaddleOCR进行文字识别之前，需要先加载预训练好的模型。PaddleOCR提供了多种预训练模型，比如中英文通用OCR模型、中英文银行卡识别模型等，用户可以根据实际需要选择相应的模型进行加载。 图像处理是针对输入的图像进行预处理，确保模型能够更准确地识别其中的文字。这通常包括灰度化、二值化、去噪、图像旋转校正等步骤，以便提高文字识别的准确率。 文字检测与识别是PaddleOCR的核心功能。文字检测部分负责在图像中定位文字的位置，而文字识别部分则将这些位置上的文字内容识别出来。PaddleOCR支持多种检测和识别方法，并允许用户根据需要自定义模型参数。 结果呈现则包括将检测和识别出来的文字信息在原图上标记出来，并以可视化的形式展示出来。这对于验证识别的准确性和用户理解识别结果具有重要作用。 为了应对更加复杂的文字识别场景，PaddleOCR还提供了丰富的API接口，这使得用户能够根据特定需求对识别结果进行后处理，比如合并相似结果、过滤低置信度结果等。此外，API还支持用户根据场景需求进行自定义调整和优化。 PaddleOCR的应用场景非常广泛，包括但不限于车牌识别、街景文字识别、文件扫描等。其良好的性能和易用性使其在教育、医疗、金融等多个领域得到应用，并取得不错的成效。使用PaddleOCR进行文字识别，不仅可以节省大量人工录入的时间和成本，而且可以大大提升数据处理的效率。

centos动态资源库 飞浆模块安装后，报错提示ImportError: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20' not found (required by /usr/local/lib64/python3.6/site-packages/paddle/fluid/libpaddle.so) 说明libstdc的版本太低。需要进行升级。

c# 本地离线OCR读取图片上文字（PaddleOCR），通过鼠标点击获取对应位置文字，图片缩放，通过输入编号获取对应位置文字

c# 本地离线OCR读取图片上文字（PaddleOCR），通过鼠标点击获取对应位置文字,通过输入编号获取对应位置文字

表格识别ocr模型，基于paddleocr训练，可以识别中英文表格数据