做网站用什么软件最简单湖南百度推广开户
目录
一 . 获取图片信息种对应坐标区域日期信息 （类型为1：http链接 类型为 2本地图片路径）
二 . ocr图片识别日期信息获取，调用获取图片区域相应位置方法
三 . 如有所需获取rtsp流回放格式
四 . 完整代码如下 （路径可根据自己实际需求替换）
当今数字化的时代，我们经常需要从图像中提取信息，以便进行后续的处理和分析。其中，日期 信息作为一种重要的时间标记，常常存在于各种图像中，例如照片、截图等。然而，要手动从图像中提取日期信息是一项耗时且繁琐的任务，特别是当图像数量庞大时。因此，我们需要一种自动化的方式来实现这一任务。
PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的开源 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具库，它提供了强大的文字识别功能，能够准确地从图像中识别出各种文字信息，包括日期。在本文中，我们将探讨如何利用 PaddleOCR 来实现图像中日期信息的自动识别。
本文要解决的问题：从图像中提取日期信息并生成rtsp视频回放URL
一 . 获取图片信息种对应坐标区域日期信息 （类型为1：http链接 类型为 2本地图片路径）
# 读取图片识别相应位置坐标获取 类型为1：http 类型为 2本地图片路径
def x_y_get(image,type):if type == 1:# Nginx图片的访问地址# image_url = "http://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpg"image_url = image# 下载图片response = requests.get(image_url)image_data = response.content# 将图片数据加载为OpenCV图像image_array = np.frombuffer(image_data, np.uint8)image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR)else:# 读取图像image = cv2.imread(image)# 定义要截取的区域的坐标x, y, w, h = 20, 0, 800, 100 # 坐标# 截取图像区域cropped_image = image[y:y+h, x:x+w]# 将截取的图像转换为灰度图像gray_image = cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# # 展示处理后的图像# plt.imshow(cropped_image, cmap='gray')# plt.axis('off') # 关闭坐标轴# plt.show()return gray_image二 . ocr图片识别日期信息获取，调用获取图片区域相应位置方法
# ocr图片识别日期信息获取
def paddle_ocr(path,type):# 调用--读取图片识别相应位置坐标获取gray_image = x_y_get(path,type)# 加载PaddleOCR模型ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')# 定义一个函数来提取日期def extract_dates(ocr_result):dates = []for line in ocr_result:for word in line:# 中文过滤linee = re.sub('[\u4e00-\u9fa5]', '', word[1][0])# 识别结果将中文进行过滤，但是列表位置可能不一需要进行判断if linee != '':dates.append(linee)# 将结果进行join为时间格式dates = ' '.join(dates).replace('-','').replace(':','').replace(' ','').replace('—','').replace('：','')return dates# 执行OCR识别result = ocr.ocr(gray_image, cls=True)# 提取日期信息dates = extract_dates(result)return dates三 . 如有所需获取rtsp流回放格式
# 对应字符串日期转换处理，获取前五秒时间与后五秒时间-- 组装成rtsp返回格式
def get_time(original_timestamp):# 解析字符串为datetime对象dt = datetime.strptime(original_timestamp, '%Y%m%d%H%M%S')# 往前五秒before_5_seconds = dt - timedelta(seconds=5)# 往后五秒after_5_seconds = dt + timedelta(seconds=5)# 转换回字符串格式（与原格式一致）before_5_str = before_5_seconds.strftime('%Y%m%d%H%M%S')after_5_str = after_5_seconds.strftime('%Y%m%d%H%M%S')# 组成rtsp回放所需格式time = '?starttime={}t{}z&endtime={}t{}z'.format(before_5_str[0:8], before_5_str[8:], after_5_str[0:8],after_5_str[8:])return time# ocr识别获取时间日期 类型为1--http 类型为2--本地
# res = paddle_ocr(r'http://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpg',1)
res = paddle_ocr(r'D:\python_project\uu\Seal_monitoring_system\static\em_16.jpg',2)
print(res)# 获取rtsp前段流
rtsp ='rtsp://admin:1qaz2wsx!@QW@192.168.7.38:554/Streaming/tracks/101'# ocr时间日期传入来获取rtsp前后五秒格式--后段流
get_time_data = get_time(res)# 拼接为完整回放流
rtsp = rtsp+get_time_data
print(rtsp)四 . 完整代码如下 （路径可根据自己实际需求替换）
import cv2
import re
import requests
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfrom paddleocr import PaddleOCR
from datetime import datetime, timedelta# 读取图片识别相应位置坐标获取 类型为1：http 类型为 2本地
def x_y_get(image,type):if type == 1:# Nginx图片的访问地址# image_url = "http://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpg"image_url = image# 下载图片response = requests.get(image_url)image_data = response.content# 将图片数据加载为OpenCV图像image_array = np.frombuffer(image_data, np.uint8)image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR)else:# 读取图像image = cv2.imread(image)# 定义要截取的区域的坐标x, y, w, h = 20, 0, 800, 100 # 坐标# 截取图像区域cropped_image = image[y:y+h, x:x+w]# 将截取的图像转换为灰度图像gray_image = cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# # 展示处理后的图像# plt.imshow(cropped_image, cmap='gray')# plt.axis('off') # 关闭坐标轴# plt.show()return gray_image# ocr图片识别日期信息获取
def paddle_ocr(path,type):# 调用--读取图片识别相应位置坐标获取gray_image = x_y_get(path,type)# 加载PaddleOCR模型ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')# 定义一个函数来提取日期def extract_dates(ocr_result):dates = []for line in ocr_result:for word in line:# 中文过滤linee = re.sub('[\u4e00-\u9fa5]', '', word[1][0])# 识别结果将中文进行过滤，但是列表位置可能不一需要进行判断if linee != '':dates.append(linee)# 将结果进行join为时间格式dates = ' '.join(dates).replace('-','').replace(':','').replace(' ','').replace('—','').replace('：','')return dates# 执行OCR识别result = ocr.ocr(gray_image, cls=True)# 提取日期信息dates = extract_dates(result)return dates# 对应字符串日期转换处理，获取前五秒时间与后五秒时间-- 组装成rtsp返回格式
def get_time(original_timestamp):# 解析字符串为datetime对象dt = datetime.strptime(original_timestamp, '%Y%m%d%H%M%S')# 往前五秒before_5_seconds = dt - timedelta(seconds=5)# 往后五秒after_5_seconds = dt + timedelta(seconds=5)# 转换回字符串格式（与原格式一致）before_5_str = before_5_seconds.strftime('%Y%m%d%H%M%S')after_5_str = after_5_seconds.strftime('%Y%m%d%H%M%S')# 组成rtsp回放所需格式time = '?starttime={}t{}z&endtime={}t{}z'.format(before_5_str[0:8], before_5_str[8:], after_5_str[0:8],after_5_str[8:])return time# ocr识别获取时间日期 类型为1--http 类型为2--本地
# res = paddle_ocr(r'http://192.168.14.93:85/car_image/202306/20230601022933/em_1.jpg',1)
res = paddle_ocr(r'D:\python_project\uu\Seal_monitoring_system\static\em_16.jpg',2)
print(res)# 获取rtsp前段流
rtsp ='rtsp://admin:1qaz2wsx!@QW@192.168.7.38:554/Streaming/tracks/101'# ocr时间日期传入来获取rtsp前后五秒格式--后段流
get_time_data = get_time(res)# 拼接为完整回放流
rtsp = rtsp+get_time_data
print(rtsp)