在这个信息化快速发展的时代，高效的信息处理变得尤为关键。Python，作为一门强大的编程语言，其灵活性以及多样的库函数，使其成为处理信息不可或缺的利器。在此背景下，我决定分享我对其中两个实用Python库——Pyperclip和CnOCR的理解和使用，以帮助大家在日常工作和学习中提高效率。
首先，我们将会详细探讨Pyperclip，这是一个简洁高效的跨平台剪贴板库，让我们可以轻松地在Python代码和系统剪贴板之间传输文本数据。随后，我们将介绍OCR技术及其在Python中的应用，尤其是CnOCR库的强大功能，它使我们能够从各种类型的图像中识别出文字信息。
希望通过我的分享，你们可以发现Python更多的可能性，并将其应用到创造性和生产性工作中。让我们一起开启这一串联计算机视觉与自动化办公的探索之旅吧！

一、Pyperclip概念

Pyperclip 是一个用于复制和粘贴文本的 Python 库。它允许用户在剪贴板之间传输数据，并支持多种数据类型，如文本、二进制数据等。Pyperclip 可以在 Windows、macOS 和 Linux 等操作系统上使用，并且具有跨平台兼容性。 使用 Pyperclip，你可以轻松地将文本从屏幕上复制到剪贴板，或将文本从剪贴板粘贴到屏幕上。

要使用Pyperclip，请在控制台输入以下指令：

pip install pyperclip

二、Pyperclip基础语法

#copy:将文本复制到剪贴板
pc.copy("Hello World")
pc.copy("你好")#paste:从剪贴板获取文本
pc.copy("你好")
re_copy = pc.paste()
print(re_copy)

三、Pyperclip与文件交互

本文展示了两种文件展开方式：

#与文件交互，从剪切板上获取内容，写到文件中f=open("E:\测试.txt","w",encoding="utf-8")
f.write(pc.paste())#与文件交互，从文件上获取内容，写到剪切版中
with open("test.txt","r",encoding="utf-8") as f:pc.copy(f.read())print(pc.paste())

四、Pyperclip生成随机密码

#生成随机密码
import random
#popuration:从总体中随机抽取一个样本
#k:从总体中随机抽取k个样本
re_password = "".join(random.sample("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789",8))
pc.copy(re_password)
print(re_password)

五、OCR概念

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种通过计算机分析扫描得到的图像以识别汉字、英文和数字等字符的技术。OCR 技术被广泛应用于金融、教育、安防等领域。
本专栏选用CoOCR
官网：https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/

六、CnOCR 基础识别

# 导入CnOcr类
from cnocr import CnOcr
# 设置图像路径
img_fp=r"E:\b.webp"
# 创建CnOcr对象
ocr = CnOcr()
# 读取图像
out = ocr.ocr(img_fp)
print(out)
#返回列表类型[{},{}]

七、CnOCR 不同图片识别

#单排文字图片识别
img_fp=r"E:\b.webp"
ocr = CnOcr()
out = ocr.ocr(img_fp)
for line in out:print(line)#多排简单文字图片识别
img_fp=r"E:\simple2.png"
ocr = CnOcr(det_model_name='naive_det')
out = ocr.ocr(img_fp, cls=True)
print(out)#竖排文字图片识别
img_fp=r"E:\vertical.jpg"
ocr = CnOcr(rec_model_name='ch_PP-OCRv3')
out = ocr.ocr(img_fp, cls=True)
print(out)#多行文字图片识别
img_fp=r"E:\multi.jpg"
ocr = CnOcr(rec_model_name='ch_PP-OCRv3')
out = ocr.ocr(img_fp, cls=True)
print(out)#繁体字识别
img_fp=r"E:\繁体字.jpg"
ocr = CnOcr(rec_model_name='ch_PP-OCRv3')
out = ocr.ocr(img_fp, cls=True)
print(out)#英文识别
img_fp=r"E:\en.jpg"
ocr = CnOcr(rec_model_name='‘en_gpr_server_v2.0’')
out = ocr.ocr(img_fp, cls=True)
print(out)#多语言识别
img_fp=r"E:\multi_language.jpg"
ocr = CnOcr(rec_model_name='multi_language_lite_train')
out = ocr.ocr(img_fp, cls=True)
print(out)