专业做网站流程网络营销就是seo正确吗

一、说明

本次解决图片相关出现中文乱码问题，属于上篇文章的优化，前提条件依赖上篇文章的包，当然ocr的具体应用场景很多，根据自身需求进行调整

二、具体实现

2.1 代码实现：

# -*- coding: utf-8 -*-
import easyocr
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties#linux得单独下载
font = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/msyh.ttc')# 初始化 OCR reader (这里选择中文和英文)
reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en'], model_storage_directory='./models', download_enabled=True, gpu=False) # 读取图像
image_path = 'read_image.png'  # 替换成你的图片路径
image = cv2.imread(image_path)# 识别图像中的文字
result = reader.readtext(image_path)# 输出识别的结果
for (bbox, text, prob) in result:print(f"识别结果: {text}, 置信度: {prob:.4f}")# 绘制文本和边框
for (bbox, text, prob) in result:top_left = tuple(map(int, bbox[0]))bottom_right = tuple(map(int, bbox[2]))cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)# 使用支持中文的字体显示文本
for (bbox, text, prob) in result:top_left = tuple(map(int, bbox[0]))plt.text(top_left[0], top_left[1], text, fontproperties=font, color='red')# 显示图片
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.show()

2.2 实现最终效果展示