一、简介
开源文档：https://github.com/sml2h3/ddddocr
目前支持最大python版本：3.12
二、使用
1、安装
Python 环境（推荐 3.7-3.10，过高版本可能兼容问题）
# 从pypi安装pip install ddddocr# 安装API服务支持pip install ddddocr[api]# 可选：安装依赖（若自动安装失败，手动补充）pip install opencv-python pillow numpy
2、使用基础ocr识别能力
主要用于识别单行文字，即文字部分占据图片的主体部分，例如常见的英数验证码等，本项目可以对中文、英文（随机大小写or通过设置结果范围圈定大小写）、数字以及部分特殊字符。
例如以下验证码图片：
（1）普通数字 / 字母/汉字混合验证码识别（最常用）
import ddddocrimport os# 初始化OCR对象（默认加载验证码识别模型）ocr = ddddocr.DdddOcr()# 读取验证码图片（code.png为你的验证码图片文件名）with open("code.png", "rb") as f: img_bytes = f.read()# 核心识别方法：classification 接收图片二进制数据，返回识别出的字符串；try: result = ocr.classification(img_bytes) print(f"识别结果：{result}")except Exception as e: print(f"识别失败：{e}")
（2）带干扰线识别
若汉字验证码有复杂背景（如干扰线、噪点），可先对图片做简单预处理（如灰度化），提升识别率：
import cv2import numpy as np# 图片预处理：灰度化 + 降噪img = cv2.imdecode(np.frombuffer(img_bytes, np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 重新编码为二进制_, img_bytes = cv2.imencode('.png', img)img_bytes = img_bytes.tobytes()
（3）滑块、点选识别功能
需要配合自动化工具处理，此处暂略。
3、HTTP API服务
（1）启动API服务
# 基础启动python -m ddddocr api# 指定端口和主机python -m ddddocr api --host 0.0.0.0 --port 8000# 开发模式（自动重载）python -m ddddocr api --reload# 查看所有选项python -m ddddocr api --help
（2）API端点说明
| | |
|---|
/initialize | | |
/switch-model | | |
/toggle-feature | | |
/ocr | | |
/detect | | |
/slide-match | | |
/slide-comparison | | |
/status | | |
/docs | | |
（3）使用示例
1.初始化服务
curl -X POST "http://localhost:8000/initialize" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"ocr": true, "det": false}'
2.OCR识别（支持颜色过滤）
curl -X POST "http://localhost:8000/ocr" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "image": "base64_encoded_image_data", "color_filter_colors": ["red", "blue"], "png_fix": false, "probability": false }'
3.目标检测
curl -X POST "http://localhost:8000/detect" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"image": "base64_encoded_image_data"}'
4.查看服务状态
curl "http://localhost:8000/status"
（4）Python客户端示例
import requestsimport base64# 读取图片并转换为base64with open("captcha.jpg", "rb") as f: image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()# 初始化服务response = requests.post("http://localhost:8000/initialize", json={"ocr": True, "det": False})print(response.json())# OCR识别response = requests.post("http://localhost:8000/ocr", json={ "image": image_data, "color_filter_colors": ["red", "blue"] })result = response.json()print(result["data"]["text"])
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