paddleocr介绍

时间: 2023-08-28 12:04:27 浏览: 167

paddleocr使用介绍

### PaddleOCR 使用介绍 #### 一、PaddleOCR 简介 PaddleOCR 是一个基于百度飞桨（PaddlePaddle）框架构建的开放源代码光学字符识别（OCR）工具库。它具备轻量化的特点，总模型大小仅为8.6MB，非常适合于资源受限的环境。该工具库不仅能够识别中文、英文以及数字的组合，还支持竖排文本识别与长文本识别等功能。此外，PaddleOCR 集成了多种先进的文本检测和文本识别算法，例如 PP-OCR 和 PP-Structure 等，这些算法经过优化，适用于工业级场景。 #### 二、安装与配置 ##### 1. Python 安装首先需要确保系统中已安装 Python 3.8 或更高版本。可以通过以下命令检查当前安装的 Python 版本： ``` python --version ``` ##### 2. 配置 Python 源为了加快 Python 包的下载速度，可以配置使用清华大学提供的镜像源： ``` pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` ##### 3. CUDA 安装 (可选) 如果需要使用 GPU 加速功能，则需要安装 NVIDIA 的 CUDA 工具包。具体步骤可以参考官方文档。 ##### 4. 安装 PaddlePaddle 安装 PaddlePaddle 可以选择 CPU 版本或者 GPU 版本。CPU 版本的安装命令为： ``` pip install paddlepaddle ``` 若需要 GPU 支持，则安装命令为： ``` pip install paddlepaddle-gpu ``` ##### 5. 安装 PaddleOCR 安装 PaddleOCR 的命令如下： ``` pip install "paddleocr>=2.0.1" ``` 在某些情况下，可能会遇到依赖包 shapely 的安装问题。此时可以从以下链接下载预编译好的 whl 文件： - [https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely) 根据自己的 Python 版本（例如 3.8），下载对应的 .whl 文件，然后使用 pip 进行安装： ``` pip install d:\download\Shapely-1.8.2-cp38-cp38-win_amd64.whl ``` #### 三、使用方法 ##### 1. 修改配置文件在 Python 的安装目录中找到 `paddleocr.py` 文件，并使用编辑器打开。需要对文件中的第 64 行和第 799 行进行必要的修改以适应实际应用场景的需求。 ##### 2. 命令行使用示例通过命令行方式使用 PaddleOCR 进行 OCR 识别： ``` paddleocr --image_dir F:\data\ppocr_img\imgs\11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false ``` 其中，`--image_dir` 参数指定了待识别图像的路径；`--use_angle_cls` 设置为 `true` 表示启用角度分类；`--use_gpu` 设置为 `false` 表示不使用 GPU 加速。 ##### 3. 编写 Python 脚本同样地，也可以通过编写 Python 脚本来实现 OCR 功能： ```python from paddleocr import PaddleOCR from PIL import Image import numpy as np # 打开图像文件 image = Image.open('F:/data/ppocr_img/imgs/11.jpg') # 初始化 OCR 对象 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False) # 进行 OCR 识别 text = ocr.ocr(np.asarray(image), cls=True) # 输出识别结果 for t in text[0]: print(t[1]) ``` #### 四、服务化部署为了让 PaddleOCR 更加便捷地被其他应用程序所调用，可以将其封装成 Web 服务。一种常见的做法是使用 Flask 框架来实现这一目标。 ##### 1. 使用 Flask 封装服务创建一个简单的 Flask 应用，将 PaddleOCR 的核心功能封装起来，提供 RESTful API 接口供外部调用。 ##### 2. 异构服务集成 (可选) 如果需要与其他服务进行集成，可以考虑使用 gRPC 或者 RESTful API 等技术手段来实现。 ##### 3. RPC 调用使用 JSON-RPC 或者 gRPC 协议来调用封装好的 Flask 服务。 ##### 4. 解析并返回结果解析 Flask 服务返回的结果，并按照所需格式返回给客户端。 #### 五、总结 PaddleOCR 是一款功能强大且易于使用的 OCR 工具库，特别适合需要快速部署 OCR 功能的应用场景。无论是命令行操作还是通过 Python 脚本调用，PaddleOCR 都提供了丰富的接口供开发者选择。对于更复杂的应用场景，还可以考虑将其服务化部署，从而方便地与其他系统集成。

PaddleOCR是一个实用的超轻量级OCR系统，由文本检测、检测框校正和文本识别三部分组成。它具有多方面的优势，包括能够处理场景文本和文档文本、高计算效率、适合嵌入式设备等。PaddleOCR还提供了丰富的OCR领域相关工具，方便用户制作自己的数据集并进行训练。此外，PaddleOCR支持多语言识别，目前能够支持80多种语言。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [软件工程应用与实践（二）：Paddle OCR的框架与技术初识](https://blog.csdn.net/pinkray_c/article/details/120693579)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [基于PaddleOCR+PyQt5实现的图像文字识别系统完整源码+项目使用说明+录制视频.zip](https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87950879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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