前言

PaddleOCRSharp是一个基于百度飞桨PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的OCR工具类库。包含文本识别、文本检测、基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能，同时针对小图识别不准的情况下，做了优化，提高识别准确率。包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测。 项目封装极其简化，实际调用仅几行代码，极大的方便了中下游开发者的使用和降低了PaddleOCR的使用入门级别，同时提供不同的.NET框架使用，方便各个行业应用开发与部署。Nuget包即装即用，可以离线部署，不需要网络就可以识别的高精度中英文OCR。

GitHub网址：https://github.com/raoyutian/PaddleOCRSharp

一、.NET Core使用PaddleOCRSharp进行身份证识别

1.安装nueget包

PaddleOCRSharp

2.测试身份证识别

using PaddleOCRSharp;

var ocrResult = new OCRResult();
using PaddleOCREngine engine = new PaddleOCREngine(null, new OCRParameter());
ocrResult = engine.DetectText("E:\\NetProjects\\ConsoleTest\\ConsoleTest\\ConsoleTest\\1672285939253.jpg");

List<Json_TextBlock> res = new List<Json_TextBlock>();
foreach (var item in ocrResult.TextBlocks)
{
    var points = new List<object>();

    foreach (var p in item.BoxPoints)
    {
        points.Add(new { p.X, p.Y });
    }

    res.Add(new Json_TextBlock
    {
        Score = item.Score,
        BoxPoints = points,
        Text = item.Text
    });
}

Console.WriteLine("身份证识别完成");

// 处理适配新版本的 json 问题
/// <summary>
/// 识别的文本块
/// </summary>
public class Json_TextBlock
{
    public List<object> BoxPoints { get; set; } = new List<object>();
    public string Text { get; set; }
    /// <summary>
    /// 置信度
    /// </summary>
    public float Score { get; set; }
}

3.测试车牌识别

using PaddleOCRSharp;

var ocrResult = new OCRResult();
using PaddleOCREngine engine = new PaddleOCREngine(null, new OCRParameter());
ocrResult = engine.DetectText("E:\\NetProjects\\ConsoleTest\\ConsoleTest\\ConsoleTest\\1672285939253.jpg");

List<Json_TextBlock> res = new List<Json_TextBlock>();
foreach (var item in ocrResult.TextBlocks)
{
    var points = new List<object>();

    foreach (var p in item.BoxPoints)
    {
        points.Add(new { p.X, p.Y });
    }

    res.Add(new Json_TextBlock
    {
        Score = item.Score,
        BoxPoints = points,
        Text = item.Text
    });
}

Console.WriteLine("身份证识别完成");

// 处理适配新版本的 json 问题
/// <summary>
/// 识别的文本块
/// </summary>
public class Json_TextBlock
{
    public List<object> BoxPoints { get; set; } = new List<object>();
    public string Text { get; set; }
    /// <summary>
    /// 置信度
    /// </summary>
    public float Score { get; set; }
}

二、可在桌面直接使用的软件

GitHub网址：https://github.com/sangyuxiaowu/Snipping_OCR

具体功能：

• 双击 Snipping_OCR.exe启动软件。
• 最小化将最小化到托盘，关闭为退出软件。
• 使用快捷键 Ctrl + Alt + A启动截图。
• 若快捷无法正常使用，可以使用其他软件或者系统自带的截图工具 “Win + Shift + S”截图后，在托盘使用右键菜单 “识别剪贴板”来进行 OCR 识别
• 可以将图片拖放到左边空白区域来识别
• 复制图片文件后也可以在托盘使用右键菜单 “识别剪贴板”来进行 OCR 识别