＜Python＞＜paddle＞基于python使用百度paddleocr实现车牌识别
前言paddleocr是百度飞桨的一个笔墨识别库，精确度非常高，基于其笔墨识别的基础，将其用于车牌识别。这个识别的精确度是相称高的。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/11d20edf78dd4a43a005f2a513375c16.png#pic_center
环境配置
系统：windows
平台：visual studio code
语言：python
库：paddleocr、pyqt5
相关博客链接
1、＜Python＞＜paddleocr＞基于python使用百度paddleocr实现图片笔墨识别与替换
2、＜tesseract＞＜opencv＞＜Python＞基于python和opencv，使用ocr识别图片中的文本并进行替换
paddleocr
必要先安装paddle库：
pip install paddlepaddle
pip install paddleocr
安装完成后，导入PaddleOCR：
from paddleocr import PaddleOCR
使用很简朴：
ocr=PaddleOCR(use_angle_cls=True) # 需要安装 paddlepaddle-gpu >= 2.0 or paddlepaddle >= 2.0
re1=ocr.ocr(imgfile,cls=True)
re1即ocr识别的结果，包罗了识别文本的位置值、文本内容以及精确度。
对于文本，假设图片上除了车牌外，尚有其他文本，那么我们必要将车牌的格式单独提取出来，可以使用re来进行匹配：
pattern=r'[\u4e00-\u9fa5][-·]?{5}'
matches=re.findall(pattern,text)
上面的pattern识别车牌格式为：皖A ·12345大概皖A-12345。
实例演示：
paddleocr识别车牌演示
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