一款截图识别文字的OCR工具主要涉及2个环境：截图

OCR识别

前要

OCR的应用场景

根据OCR的应用场景而言，我们可以大致分成识别特定场景下的专用OCR以及识别多种场景下的通用OCR。就前者而言，证件识别以及车牌识别就是专用OCR的典型案例。针对特定场景进行设计、优化以达到最好的特定场景下的效果展示。那通用的OCR就是使用在更多、更复杂的场景下，拥有比较好的泛性。在这个过程中由于场景的不确定性，比如：图片背景极其丰富、亮度不均衡、光照不均衡、残缺遮挡、文字扭曲、字体多样等等问题，会带来极大的挑战。

OCR的技术路线

典型的OCR技术路线如下图所示：

其中OCR识别的关键路径在于文字检测和文本识别部分，这也是深度学习技术可以充分发挥功效的地方。PaddleHub为大家开源的预训练模型的网络结构是Differentiable Binarization+ CRNN，基于icdar2015数据集下进行的训练。

首先，DB是一种基于分割的文本检测算法。在各种文本检测算法中，基于分割的检测算法可以更好地处理弯曲等不规则形状文本，因此往往能取得更好的检测效果。但分割法后处理步骤中将分割结果转化为检测框的流程复杂，耗时严重。因此作者提出一个可微的二值化模块(Differentiable Binarization，简称DB)，将二值化阈值加入训练中学习，可以获得更准确的检测边界，从而简化后处理流程。DB算法最终在5个数据集上达到了state-of-art的效果和性能。参考论文：Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization

下图是DB算法的结构图：

接着，我们使用 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)即卷积递归神经网络，是DCNN和RNN的组合，专门用于识别图像中的序列式对象。与CTC loss配合使用，进行文字识别，可以直接从文本词级或行级的标注中学习，不需要详细的字符级的标注。参考论文:An end-to-end trainable neural network for image-based sequence recognition and its application to scene text recognition

下图是CRNN的网络结构图：

截图工具

很多人会把它想的非常复杂，其实，Python中有很多可以实现截图的库或者函数，最常见的有三种方法。

一、Python调用windows API实现屏幕截图

二、使用PIL的ImageGrab模块

三、使用Selenium截图

而我们需要做到的事鼠标框选范围截图，因此我们采用PyQt5和PIL实现截图功能。

我们只需要把鼠标框选的起点和终点坐标传给grab方法就可以实现截图功能。

那么，现在问题就转化为如何获取鼠标框选的起点和终点？

Textshot通过调用PyQt5并继承QWidget来实现鼠标框选过程中的一些方法来获取框选的起点和终点。

Textshot继承和重写QWidget方法主要包括如下几个，keyPressEvent(self, event)：键盘响应函数

paintEvent(self, event)：UI绘制函数

mousePressEvent(self, event)：鼠标点击事件

mouseMoveEvent(self, event)：鼠标移动事件

mouseReleaseEvent(self, event)：鼠标释放事件

可以看出，上面重写的方法以及囊括了截图过程中涉及的各个动作，点击鼠标

拖动、绘制截图框

释放鼠标

当然了，这一部分有现成的轮子

可以直接使用：

class Snipper(QtWidgets.QWidget):

def __init__(self, parent=None, flags=Qt.WindowFlags()):

super().__init__(parent=parent, flags=flags)

self.setWindowTitle("TextShot")

self.setWindowFlags(

Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint | Qt.Dialog

)

self.setWindowState(self.windowState() | Qt.WindowFullScreen)

self.screen = QtGui.QScreen.grabWindow(

QtWidgets.QApplication.primaryScreen(),

QtWidgets.QApplication.desktop().winId(),

)

palette = QtGui.QPalette()

palette.setBrush(self.backgroundRole(), QtGui.QBrush(self.screen))

self.setPalette(palette)

QtWidgets.QApplication.setOverrideCursor(QtGui.QCursor(QtCore.Qt.CrossCursor))

self.start, self.end = QtCore.QPoint(), QtCore.QPoint()

def keyPressEvent(self, event):

if event.key() == Qt.Key_Escape:

QtWidgets.QApplication.quit()

return super().keyPressEvent(event)

def paintEvent(self, event):

painter = QtGui.QPainter(self)

painter.setPen(Qt.NoPen)

painter.setBrush(QtGui.QColor(0, 0, 0, 100))

painter.drawRect(0, 0, self.width(), self.height())

if self.start == self.end:

return super().paintEvent(event)

painter.setPen(QtGui.QPen(QtGui.QColor(255, 255, 255), 3))

painter.setBrush(painter.background())

painter.drawRect(QtCore.QRect(self.start, self.end))

return super().paintEvent(event)

def mousePressEvent(self, event):

self.start = self.end = QtGui.QCursor.pos()

self.update()

return super().mousePressEvent(event)

def mouseMoveEvent(self, event):

self.end = QtGui.QCursor.pos()

self.update()

return super().mousePressEvent(event)

def mouseReleaseEvent(self, event):

if self.start == self.end:

return super().mouseReleaseEvent(event)

self.hide()

QtWidgets.QApplication.processEvents()

shot = self.screen.copy(QtCore.QRect(self.start, self.end))

processImage(shot)

QtWidgets.QApplication.quit()

def processImage(img):

buffer = QtCore.QBuffer()

buffer.open(QtCore.QBuffer.ReadWrite)

img.save(buffer, "PNG")

pil_img = Image.open(io.BytesIO(buffer.data()))

buffer.close()

if __name__ == '__main__':

QtCore.QCoreApplication.setAttribute(Qt.AA_DisableHighDpiScaling)

app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)

window = QtWidgets.QMainWindow()

snipper = Snipper(window)

snipper.show()

sys.exit(app.exec_())

OCR文字识别

那么我们的文字识别模型选择了Paddle最新推出的OCR识别模型。改模型同时支持中英文识别；支持倾斜、竖排等多种方向文字识别。

识别文字算法采用CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network)即卷积递归神经网络。其是DCNN和RNN的组合，专门用于识别图像中的序列式对象。与CTC loss配合使用，进行文字识别，可以直接从文本词级或行级的标注中学习，不需要详细的字符级的标注。该Module是一个通用的OCR模型，支持直接预测。

这一步我们就要做的是将截取的图片传入文字识别模型即可。

import os

os.environ['HUB_HOME'] = "./modules"

from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets

from PyQt5.QtCore import Qt

from PIL import Image

import io

import sys

import numpy as np

import paddlehub as hub

class Snipper(QtWidgets.QWidget):

def __init__(self, parent=None, flags=Qt.WindowFlags()):

super().__init__(parent=parent, flags=flags)

self.setWindowTitle("TextShot")

self.setWindowFlags(

Qt.FramelessWindowHint | Qt.WindowStaysOnTopHint | Qt.Dialog

)

self.setWindowState(self.windowState() | Qt.WindowFullScreen)

self.screen = QtGui.QScreen.grabWindow(

QtWidgets.QApplication.primaryScreen(),

QtWidgets.QApplication.desktop().winId(),

)

palette = QtGui.QPalette()

palette.setBrush(self.backgroundRole(), QtGui.QBrush(self.screen))

self.setPalette(palette)

QtWidgets.QApplication.setOverrideCursor(QtGui.QCursor(QtCore.Qt.CrossCursor))

self.start, self.end = QtCore.QPoint(), QtCore.QPoint()

def keyPressEvent(self, event):

if event.key() == Qt.Key_Escape:

QtWidgets.QApplication.quit()

return super().keyPressEvent(event)

def paintEvent(self, event):

painter = QtGui.QPainter(self)

painter.setPen(Qt.NoPen)

painter.setBrush(QtGui.QColor(0, 0, 0, 100))

painter.drawRect(0, 0, self.width(), self.height())

if self.start == self.end:

return super().paintEvent(event)

painter.setPen(QtGui.QPen(QtGui.QColor(255, 255, 255), 3))

painter.setBrush(painter.background())

painter.drawRect(QtCore.QRect(self.start, self.end))

return super().paintEvent(event)

def mousePressEvent(self, event):

self.start = self.end = QtGui.QCursor.pos()

self.update()

return super().mousePressEvent(event)

def mouseMoveEvent(self, event):

self.end = QtGui.QCursor.pos()

self.update()

return super().mousePressEvent(event)

def mouseReleaseEvent(self, event):

if self.start == self.end:

return super().mouseReleaseEvent(event)

self.hide()

QtWidgets.QApplication.processEvents()

shot = self.screen.copy(QtCore.QRect(self.start, self.end))

processImage(shot)

QtWidgets.QApplication.quit()

def processImage(img):

buffer = QtCore.QBuffer()

buffer.open(QtCore.QBuffer.ReadWrite)

img.save(buffer, "PNG")

pil_img = Image.open(io.BytesIO(buffer.data()))

buffer.close()

np_images = [np.array(pil_img)]

results = ocr.recognize_text(

images=np_images, # 图片数据，ndarray.shape 为 [H, W, C]，BGR格式；

use_gpu=False, # 是否使用 GPU；若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量

output_dir='ocr_result', # 图片的保存路径，默认设为 ocr_result；

visualization=True, # 是否将识别结果保存为图片文件；

box_thresh=0.5, # 检测文本框置信度的阈值；

text_thresh=0.5) # 识别中文文本置信度的阈值；

text = []

for result in results:

data = result['data']

save_path = result['save_path']

for infomation in data:

print('text: ', infomation['text'], '\nconfidence: ', infomation['confidence'], '\ntext_box_position: ',

infomation['text_box_position'])

text.append(str(infomation['text']) + '\n')

print(text)

with open('data.txt', 'w') as f:

for i in text:

f.write(str(i))

os.system(r'data.txt')

if __name__ == '__main__':

# 加载移动端预训练模型

# ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_mobile")

# 服务端可以加载大模型，效果更好

ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")

QtCore.QCoreApplication.setAttribute(Qt.AA_DisableHighDpiScaling)

app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)

window = QtWidgets.QMainWindow()

snipper = Snipper(window)

snipper.show()

sys.exit(app.exec_())

那么我们可以测试一下它的效果：

那么再看一些模型的其他应用吧：