前言

       为找到一款自用的开源OCR，体验百度的PaddleOCR基础功能后，可以满足图片文字识别的需求；本篇总结一些在Windows 10（64位）环境下的使用经验，实现批量文件识别和输出（存入Excel）。

PaddeOCR安装

       登陆官网（https://www.paddlepaddle.org.cn），进入相应页面查看安装教程，按操作说明安装部署PaddleOCR（需要python环境），本篇不作介绍。

修改说明

       PaddleOCR安装部署完成后，可以使用教程中的脚本运行，对一个指定的图片进行文字识别，并生成一个新图片，该图片包含识别结果和说明。

       所以按教程的脚本使用，无法直接使用提取出的文字（因为包含在图片中）；其次每次运行只操作一个文件，不够效率。基于以上两个原因，需要我们自己修改来实现以下效果：

    （1）启动OCR

       每次要运行教程脚本，需要先打开命令行，进入anaconda3的PaddleOCR环境（教程推荐使用anaconda3），再用python运行.py教程脚本；所以将以上过程编辑为.bat文件，双击运行就可以简化以上重复步骤。

    （2）文件批量操作

      教程脚本代码只执行一次文件操作，所以修改代码使其对文件批量操作。

    （3）将所有结果输出至Excel

      修改教程脚本代码，使输出结果（文字部分）存入Excel，方便使用。

具体操作

    （1）编辑启动脚本

        新建一个txt文件，并写入以下脚本，再修改后缀名为.bat文件。

    （2）修改OCR源代码

        在PaddleOCR安装目录下，找到并用记事本打开paddleocr.py，修改其中对应的函数，事先备份paddleocr.py。

    （3）编辑运行文件

        新建一个txt文件，并写入以下脚本，再修改后缀名为.py文件（例：OCRoutput.py），再放入PaddleOCR安装目录下。

    （4）使用过程（案例）

        PaddleOCR安装目录下新建的img文件夹，放入2个测试图片：Example-1.png和Example-2.png，运行第一步中的脚本（OCRBat.bat），等待程序运行完，打开result.xlsx确认结果。

总结

       本篇仅使用教程中【快速开始】介绍的基础识别功能，还不涉及深度学习和训练等功能，有进一步需求的小伙伴可以继续深入研究和使用。