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PaddleOCR可以通过编写简单的Python脚本来实现对大量图片进行批量文本识别。以下是一个示例代码，演示如何使用PaddleOCR对指定目录下的所有图片进行批量文本识别：
import os from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ocr = PaddleOCR() # 指定需要识别文本的图片目录 img_dir = 'path/to/your/image/directory' # 获取目录下所有图片文件名 img_files = [f for f in os.listdir(img_dir) if f.endswith('.jpg') or f.endswith('.png')] for img_file in img_files: img_path = os.path.join(img_dir, img_file) result = ocr.ocr(img_path, cls=True) for line in result: print('Detected text:', ''.join([word[0] for word in line[1]])) print('Confidence:', line[1][0][-1]) # 可以根据需要将识别结果保存到文件中 output_file = 'path/to/save/{}.txt'.format(os.path.splitext(img_file)[0]) with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f: for line in result: f.write(''.join([word[0] for word in line[1]]) + 'n') 在上面的示例代码中，首先导入PaddleOCR模块，然后实例化一个PaddleOCR对象。接着指定需要识别文本的图片目录，获取该目录下所有图片文件名，并遍历每个图片文件进行文本识别。最后，将识别结果打印出来，并可选择保存到文件中。
通过这种方式，您可以轻松地对大量图片进行批量文本识别，并将结果保存到文件中，以供后续分析和处理。
