需求:经过opencv 或者其他算法对一张图片里面的文字内容进行切割,获取到切割内容的坐标信息,再使用ocr进行识别。一张一张识别太慢了,我们可以开启多线程识别。代码如下
1 threads = [] 2 for coord in coord_list: # 获取到的坐标列表进行遍历,一个元素一个矩形 3 recv_thread = threading.Thread(target=ocr_discern, args=(coord, im,)) # ocr_discern为进行ocr识别的方法,参数coord为坐标, im为整张图片的二维数组 4 threads.append(recv_thread) # 把创建的线程放到列表中 5 for t in threads: # 开启线程守护 6 t.setDaemon(True) 7 t.start() 8 for t in threads: 9 t.join() # 让主线程等待所有子线程结束,再返回结果 10 print(text_coord_list) # text_coord_list为识别结果,在ocr_discern函数中,将识别结果及对应的坐标关系,放到text_coord_list中。 11 print('elapsed time:', time.time() - time1)