python实现提取图片中的文字，使用PaddleOCR识别最精准，因为只需要识别小尺寸图片，速度在一秒钟左右，对于要应用的项目可以接受。缺点是项目打包有将近600M，压缩后也有将近200M。Tesseract虽然速度快，占用空间小，但是对艺术字体识别精度极差，所以排除使用。

        一个提取文字的极简需求，代码只有几十行。前后使用了三种方法，外加使用了PaddleOCR的三个版本，折腾好几天，终于可以了。打包后600M的空间真的惊到我了。

        另使用PaddleOCR旧版本是因为使用方便，稳定，参考资料多。

开发环境版本：

        1.python3.12.10

        2.paddle2.6.0

        3.PaddleOCR2.8.0

一、生成spec文件，不介绍。

二、修改spec文件内容，仅展示修改部分

a = Analysis(['PaddleOCRTest.py'],pathex=['E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages','E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages\\paddle\\libs'],binaries=[('E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages\\paddle\\libs','.')],datas=[('E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages\\paddleocr\\ppocr', 'paddleocr\\ppocr'),('E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages\\paddleocr\\tools', 'paddleocr\\tools'),('E:\\Programs\\python\\pao\\.venv\\Lib\\site-packages\\paddleocr\\ppstructure', 'paddleocr\\ppstructure')],hiddenimports=['shapely.geometry','pyclipper','skimage', 'skimage.morphology', 'imgaug', 'lmdb'],hookspath=[],hooksconfig={},runtime_hooks=[],excludes=[],win_no_prefer_redirects=False,win_private_assemblies=False,noarchive=False,optimize=0,
)

三、遇到的问题：

        1.提示：unhandledexception: cannot import name 'imaging' from 'PlL'

                解决方法：到.venv\Lib\site-packages目录下复制PIL文件夹到打包后的_internal文件夹

        2.提示：ModuleNotFoundError: No module named 'XXX'

                解决方法：将模块名称'XXX'添加到spec文件的hiddenimports内，然后重新打包，直到不弹出该类型错误为止。

参考文章：

        Pyinstaller 打包 PaddleOcr + PyQt5 项目的打包过程、常见问题及解决方法_paddleocr打包太难了-CSDN博客