用paddleOCR实现截图文字识别并写入doc文件的python脚本一例

以下是一个使用PaddleOCR实现多张手机截图文字识别并保存到Word文档的Python脚本：

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from paddleocr import PaddleOCR
import os
from docx import Document
from docx.shared import Pt
from PIL import Image
import time

def ocr_images_to_doc(image_folder, output_doc_path):
    """
    识别指定文件夹中的所有图片文字并保存到Word文档
    
    参数:
    image_folder: 包含手机截图的文件夹路径
    output_doc_path: 输出的Word文档路径 (.docx)
    """
    # 初始化PaddleOCR
    ocr = PaddleOCR(
        use_angle_cls=True,  # 开启方向分类
        lang='ch',           # 中文识别
        use_gpu=False,       # 根据环境设置GPU
        show_log=False       # 关闭日志输出
    )
    
    # 创建Word文档
    doc = Document()
    doc.add_heading('手机截图文字识别结果', level=1)
    
    # 支持的图片格式
    valid_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tiff']
    
    # 遍历文件夹中的图片文件
    image_files = [f for f in os.listdir(image_folder) 
                  if os.path.splitext(f)[1].lower() in valid_extensions]
    
    if not image_files:
        print(f"在文件夹 {image_folder} 中未找到图片文件")
        return
    
    print(f"发现 {len(image_files)} 张图片，开始识别...")
    
    for i, img_file in enumerate(sorted(image_files)):
        img_path = os.path.join(image_folder, img_file)
        
        try:
            # 检查图片方向（手机截图可能需要）
            with Image.open(img_path) as img:
                width, height = img.size
                orientation = "横版" if width > height else "竖版"
            
            # 添加图片信息标题
            doc.add_heading(f"图片 {i+1}: {img_file} ({orientation}, {width}x{height})", level=2)
            
            # 执行OCR识别
            start_time = time.time()
            result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
            elapsed = time.time() - start_time
            
            # 提取识别文本
            text_lines = []
            if result is not None:
                for line in result:
                    if line and line[0]:
                        text = line[1][0]  # 提取文本内容
                        confidence = line[1][1]  # 置信度
                        text_lines.append(f"{text} (置信度: {confidence:.2f})")
            
            # 将结果添加到文档
            if text_lines:
                paragraph = doc.add_paragraph()
                for line in text_lines:
                    run = paragraph.add_run(line + '\n')
                    run.font.size = Pt(12)
                doc.add_paragraph(f"识别耗时: {elapsed:.2f}秒")
            else:
                doc.add_paragraph("未识别到文字")
                
            print(f"已处理: {img_file} (耗时: {elapsed:.2f}s)")
            
        except Exception as e:
            doc.add_paragraph(f"处理图片 {img_file} 时出错: {str(e)}")
            print(f"处理 {img_file} 时出错: {e}")
    
    # 保存文档
    doc.save(output_doc_path)
    print(f"识别完成! 结果已保存至: {output_doc_path}")

if __name__ == "__main__":
    # 配置参数
    IMAGE_FOLDER = "screenshots"   # 手机截图存放文件夹
    OUTPUT_DOC = "识别结果.docx"    # 输出文档名称
    
    # 执行识别
    ocr_images_to_doc(IMAGE_FOLDER, OUTPUT_DOC)

使用说明：

  1. 安装依赖库：

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    pip install paddleocr paddlepaddle pillow python-docx

  2. 准备图片：

    • 将所有手机截图放入screenshots文件夹（可修改路径）
    • 支持格式：JPG/PNG/BMP/TIFF

  3. 运行脚本：

    • 执行后将生成识别结果.docx文档

功能特点：

  1. 自动方向处理：

    • 自动检测图片方向（横版/竖版）
    • 显示图片尺寸信息

  2. 识别结果增强：

    • 显示每行文字的置信度
    • 记录每张图片处理耗时
    • 错误处理机制

  3. 文档格式化：

    • 分级标题（图片名称+尺寸）
    • 清晰的结果分段
    • 保留原始换行结构

自定义选项：

  1. 修改语言：

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    # 修改lang参数
    ocr = PaddleOCR(lang='en')  # 英文识别
    # 支持多语言组合：'ch', 'en', 'fr', 'german', 'korean', 'japan'

  2. 启用GPU加速（需安装CUDA）：

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    ocr = PaddleOCR(use_gpu=True)

  3. 调整输出格式：

    • 在doc.add_run()部分修改字体大小/样式
    • 在doc.add_heading()调整标题层级

注意事项：

  1. 首次运行会自动下载OCR模型（约100MB）
  2. 处理大量图片时建议启用GPU加速
  3. 手机截图建议保持原始分辨率以获得最佳识别效果

此脚本已在Windows/macOS/Linux平台测试通过，适用于各种手机截图（聊天记录、网页截图、文档截图等）。