paddleocrweb

### 使用 PaddleOCR 构建 Web 应用程序

为了在 Web 应用程序中使用 PaddleOCR 进行光学字符识别 (OCR)，可以采用 Flask 框架构建 API 服务。具体来说，在 `PaddleOCRWebAPI.py` 文件内编写如下代码：

from flask import Flask, request, jsonify
import paddleocr as ocr

app = Flask(__name__)
paddle_ocr_engine = ocr.PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en')

@app.route('/api/ocr', methods=['POST'])
def perform_ocr():
    if 'image' not in request.files:
        return jsonify({"error": "No image provided"}), 400
    
    file = request.files['image']
    img_bytes = file.read()
    
    result = paddle_ocr_engine.ocr(img_bytes, cls=True)
    recognition_results = []
    
    for line in result:
        text = line[1][0]
        confidence_score = float(line[1][1])
        recognition_results.append({
            "text": text,
            "confidence": confidence_score
        })
        
    response_data = {
        "results": recognition_results
    }
    
    return jsonify(response_data)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

此段代码定义了一个简单的 RESTful 接口 `/api/ocr`，允许客户端发送 POST 请求上传图片文件，并返回 JSON 响应体包含 OCR 处理后的文字信息以及置信度分数。

对于更复杂的业务需求，还可以考虑引入异步处理机制以提高性能；同时优化错误处理流程确保系统的健壮性[^1]。