目录1、背景说明2、代码实现2.1 文件准备2.2 代码实现2.3 效果如下3、注意事项1、背景说明OCR识别在实际工作中的经常使用PaddleSharp是对PaddlePaddle的NET封装。使用起来非常简单。2、代码实现2.1 文件准备提前准备的图片里面的内容非常简单2.2 代码实现usingOpenCvSharp;usingSdcb.PaddleInference;usingSdcb.PaddleOCR;usingSdcb.PaddleOCR.Models;usingSdcb.PaddleOCR.Models.Local;// 1. 更换为自己的文件路径及名称stringimagePathD:\BaiduNetdisk\test.jpg;// 1. 加载中文OCR模型--根据不同的版本版本会不同FullOcrModelmodelLocalFullModels.ChineseV5;// 2. 初始化OCR引擎usingvarocrEnginenewPaddleOcrAll(model,PaddleDevice.Mkldnn()){AllowRotateDetectiontrue,// 允许识别旋转的文字Enable180Classificationtrue// 允许判断180度倒置的图片};// 3. 读取图片usingvarimageCv2.ImRead(imagePath);if(imagenull||image.Empty()){Console.WriteLine(❌ 图片读取失败请检查路径是否正确);Console.ReadLine();return;}// 4. 执行OCR识别PaddleOcrResultocrResultocrEngine.Run(image);// 5. 输出识别结果Console.WriteLine(✅ 识别到的全部文本);Console.WriteLine(ocrResult.Text);Console.WriteLine(\n 详细识别信息);foreach(PaddleOcrResultRegionregioninocrResult.Regions){Console.WriteLine($文本:{region.Text,-15}| $置信度:{region.Score:P2}| $位置: ({region.Rect.Center.X:F0},{region.Rect.Center.Y:F0}) | $角度:{region.Rect.Angle:F1}°);}Console.ReadLine();2.3 效果如下3、注意事项这里面非常重要是的package的版本。经测试如下的三个package版本均OK。本文中使用的是第三个截图的版本版本1版本2版本3