# PaddleOCR-AutoHotkey **Repository Path**: fuhaowen/PaddleOCR-AutoHotkey ## Basic Information - **Project Name**: PaddleOCR-AutoHotkey - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 1 - **Forks**: 2 - **Created**: 2024-06-04 - **Last Updated**: 2025-06-10 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # PaddleOCR-AutoHotkey PaddleOCR AutoHotkey 版。
# 简介 本项目是 AutoHotkey 语言(简称 AHK )的函数库,用户仅需1行代码即可使用 PaddleOCR 的各种功能。
# 快速开始 对于非 AHK 用户,下载 **[此版本](https://github.com/telppa/PaddleOCR-AutoHotkey/releases/download/v20220110/PaddleOCR-AutoHotkey_with_interpreter.zip)** 并运行其中的 `示例.exe` 即可。 `示例.exe` 实际就是 AHK 的解释器,它负责解释并执行 `示例.ahk` 中的代码。
# 效果 ![效果图](https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/release/2.3/doc/imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/00006737.jpg) ![效果图](https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/release/2.3/doc/imgs_results/french_0.jpg) ![效果图](https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/release/2.3/doc/imgs_results/korean.jpg) ![效果图](https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/release/2.3/doc/imgs_results/ch_ppocr_mobile_v2.0/img_12.jpg)
# 语法 #### 识别本地图片(支持 bmp, dib, rle, jpg, jpeg, jpe, jfif, gif, tif, tiff, png ) * `PaddleOCR("test_zh.png")` #### 识别本地 PDF 文件 * `PaddleOCR("test.pdf")` #### 识别本地 PDF 文件第2页 * `PaddleOCR({pdf:"test.pdf", index:2})` #### 识别本地 PDF 文件最后1页 * `PaddleOCR({pdf:"test.pdf", index:-1})` #### 根据坐标截屏并识别 * `PaddleOCR([0, 0, 100, 200])` #### 识别所有显示器内容 * `PaddleOCR(0)` #### 识别第1台显示器内容 * `PaddleOCR(1)` #### 识别第2台显示器内容 * `PaddleOCR(2)` #### 根据窗口标题识别一个程序界面(这里用的是画图窗口) * `PaddleOCR("无标题 - 画图")` #### 根据窗口类名识别 * `PaddleOCR("ahk_class MSPaintApp")` #### 根据窗口句柄识别 * `PaddleOCR("ahk_id 0x123abc")` #### 根据进程名识别 * `PaddleOCR("ahk_exe mspaint.exe")` #### 根据进程 PID 识别 * `PaddleOCR("ahk_pid 1234")` #### 识别剪贴板 * `PaddleOCR(ClipboardAll)` #### 识别壁纸 * `PaddleOCR("wallpaper")` #### 识别鼠标指针 * `PaddleOCR(A_Cursor)` #### 识别 base64 编码后的图片 * `PaddleOCR("iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFAAAAAjCAMAAAA0eX3wAAAARVBMVEUdISXMzMyyfkUdYZmXYSWyzMw/frMdQ3/MmGPMsn8/ISV8sswdIWMdIUWXzMzMzLNfmMx8QyXMzJlfISWXfn+XmLOXmGNE0xoSAAAA5klEQVRIx+2SWQ6DMBBDk7ClK9Dt/ketmViyUBp+WqmqGn8gM8w8PFFcVdXfqvFhZY9n7338IBAaut8H9uPc42RaxyPyu32qL94osgKyGl8C70BM4wzgw6iXq3OnA54WS3YNxAR6MZoBEcn6VGiX+ZZ7ygrId36TNI8Y/Jc1MRVskBWQAW2dWARijIeIgvEJlBWQ/dy5lBDNeFhCNJJCmwN9UgFoY1yj2UqolZGQyoGkEDjR2gkEWQF52zaAXLa3QD4VIiC3LsgKmHYuEHVr6ePQpcgAD6DImlP3ZLZwbd5QBVZVfVVP8SYLFHfLLvoAAAAASUVORK5CYII=")` #### 识别网址(网址可对应图片、 PDF 、 base64 字符串等等上述提到过的全部内容,这里用的是百度的 logo ) * `PaddleOCR("https://www.baidu.com/img/flexible/logo/pc/result.png")`
# 进阶 除上述基本使用外,本库还支持 **17项** 额外参数。 以下仅演示部分额外参数的使用,完整参数请查看 `示例.ahk` 文件。 #### 使用更快速但准确率不高的模型识别本地图片 * `PaddleOCR("test_zh.png", {"model":"fast"})` #### 使用更快速但准确率不高的模型识别本地图片,返回包括置信度与坐标在内的全部信息,并生成可视化的识别结果 * `PaddleOCR("test_zh.png", {"model":"fast", "get_all_info":1, "visualize":1})`
# 更新日志 #### 2022.01.10 * Support OCR PDF file directly. * Fix a bug when set "get_all_info" to 1. * Add 4 examples. * Update all examples. * Update ImagePut.ahk to 1.5.1. #### 2021.11.24 * When set "get_all_info" to 1, the return value is an object. * Fix a bug when set "get_all_info" to 1. * Update example 6 and 7. * Update ImagePut.ahk to 1.3. * Update JSON.ahk to cJSON.ahk. #### 2021.10.03 * Update PaddleOCR.dll to 2.3. * Update detection model to ch_PP-OCRv2_det. * Update ImagePut.ahk to 1.2 beta. * Load configs no longer requires temporary file. * Rename dict file and model directories
# 相关项目 * ### OCR 终结者 (暂不提供) ![](https://raw.githubusercontent.com/telppa/OCR-Terminator/main/Img/1.png) * ### [PaddleOCR 参数调优器](https://github.com/telppa/PaddleOCR-parameter-tuner) ![](https://raw.githubusercontent.com/telppa/PaddleOCR-parameter-tuner/main/Img/5.png)
# 感谢 #### PaddleOCR * https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR #### PaddleOCR Dll * Made by thqby. (https://gitee.com/orz707) * He release it in QQ Group. #### ImagePut * Made by iseahound. * https://github.com/iseahound/ImagePut