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自己部署运行OCR系统

PaddleOCR是百度开源的超轻量级OCR模型库，提供了数十种文本检测、识别模型，旨在打造一套丰富、领先、实用的文字检测、识别模型/工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。

https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

以下是 PaddleOCR的官方安装文档内容

PaddleOCR 快速开始

说明： 本文主要介绍PaddleOCR wheel包对PP-OCR系列模型的快速使用，如要体验文档分析相关功能，请参考PP-Structure快速使用教程。

1. 安装
- 1.1 安装PaddlePaddle
- 1.2 安装PaddleOCR whl包
2. 便捷使用
- 2.1 命令行使用
  - 2.1.1 中英文模型
  - 2.1.2 多语言模型
- 2.2 Python脚本使用
  - 2.2.1 中英文与多语言使用
3.小结

1. 安装

1.1 安装PaddlePaddle

如果您没有基础的Python运行环境，请参考运行环境准备。

您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装


python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

您的机器是CPU，请运行以下命令安装


python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

更多的版本需求，请参照飞桨官网安装文档中的说明进行操作。

1.2 安装PaddleOCR whl包


pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本

对于Windows环境用户：直接通过pip安装的shapely库可能出现[winRrror 126] 找不到指定模块的问题。建议从这里下载shapely安装包完成安装。

2. 便捷使用

2.1 命令行使用

PaddleOCR提供了一系列测试图片，点击这里下载并解压，然后在终端中切换到相应目录

cd /path/to/ppocr_img

如果不使用提供的测试图片，可以将下方--image_dir参数替换为相应的测试图片路径。

2.1.1 中英文模型

检测+方向分类器+识别全流程：--use_angle_cls true设置使用方向分类器识别180度旋转文字，--use_gpu false设置不使用GPU
```
paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false
```
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
```
[[[28.0, 37.0], [302.0, 39.0], [302.0, 72.0], [27.0, 70.0]], ('纯臻营养护发素', 0.9658738374710083)]
......
```
此外，paddleocr也支持输入pdf文件，并且可以通过指定参数page_num来控制推理前面几页，默认为0，表示推理所有页。
```
paddleocr --image_dir ./xxx.pdf --use_angle_cls true --use_gpu false --page_num 2
```

单独使用检测：设置--rec为false


paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --rec false

结果是一个list，每个item只包含文本框


[[27.0, 459.0], [136.0, 459.0], [136.0, 479.0], [27.0, 479.0]]
[[28.0, 429.0], [372.0, 429.0], [372.0, 445.0], [28.0, 445.0]]
......

单独使用识别：设置--det为false
```
paddleocr --image_dir ./imgs_words/ch/word_1.jpg --det false
```
结果是一个list，每个item只包含识别结果和识别置信度
```
['韩国小馆', 0.994467]
```

版本说明
paddleocr默认使用PP-OCRv3模型(--ocr_version PP-OCRv3)，如需使用其他版本可通过设置参数--ocr_version，具体版本说明如下：

版本名称	版本说明
PP-OCRv3	支持中、英文检测和识别，方向分类器，支持多语种识别
PP-OCRv2	支持中英文的检测和识别，方向分类器，多语言暂未更新
PP-OCR	支持中、英文检测和识别，方向分类器，支持多语种识别

如需新增自己训练的模型，可以在paddleocr中增加模型链接和字段，重新编译即可。

更多whl包使用可参考whl包文档

2.1.2 多语言模型

PaddleOCR目前支持80个语种，可以通过修改--lang参数进行切换，对于英文模型，指定--lang=en。


paddleocr --image_dir ./imgs_en/254.jpg --lang=en

结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度

[[[67.0, 51.0], [327.0, 46.0], [327.0, 74.0], [68.0, 80.0]], ('PHOCAPITAL', 0.9944712519645691)]
[[[72.0, 92.0], [453.0, 84.0], [454.0, 114.0], [73.0, 122.0]], ('107 State Street', 0.9744491577148438)]
[[[69.0, 135.0], [501.0, 125.0], [501.0, 156.0], [70.0, 165.0]], ('Montpelier Vermont', 0.9357033967971802)]
......

常用的多语言简写包括

语种	缩写	语种	缩写	语种	缩写
中文	ch	法文	fr	日文	japan
英文	en	德文	german	韩文	korean
繁体中文	chinese_cht	意大利文	it	俄罗斯文	ru

全部语种及其对应的缩写列表可查看多语言模型教程

2.2 Python脚本使用

2.2.1 中英文与多语言使用

通过Python脚本使用PaddleOCR whl包，whl包会自动下载ppocr轻量级模型作为默认模型。

检测+方向分类器+识别全流程


from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory
img_path = './imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for idx in range(len(result)):
    res = result[idx]
    for line in res:
        print(line)

# 显示结果
# 如果本地没有simfang.ttf，可以在doc/fonts目录下下载
from PIL import Image
result = result[0]
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='doc/fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度


[[[28.0, 37.0], [302.0, 39.0], [302.0, 72.0], [27.0, 70.0]], ('纯臻营养护发素', 0.9658738374710083)]
......

结果可视化

如果输入是PDF文件，那么可以参考下面代码进行可视化


from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch"， page_num=2)  # need to run only once to download and load model into memory
img_path = './xxx.pdf'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for idx in range(len(result)):
    res = result[idx]
    for line in res:
        print(line)

# 显示结果
import fitz
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
imgs = []
with fitz.open(img_path) as pdf:
    for pg in range(0, pdf.pageCount):
        page = pdf[pg]
        mat = fitz.Matrix(2, 2)
        pm = page.getPixmap(matrix=mat, alpha=False)
        # if width or height > 2000 pixels, don't enlarge the image
        if pm.width > 2000 or pm.height > 2000:
            pm = page.getPixmap(matrix=fitz.Matrix(1, 1), alpha=False)

        img = Image.frombytes("RGB", [pm.width, pm.height], pm.samples)
        img = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
        imgs.append(img)
for idx in range(len(result)):
    res = result[idx]
    image = imgs[idx]
    boxes = [line[0] for line in res]
    txts = [line[1][0] for line in res]
    scores = [line[1][1] for line in res]
    im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='doc/fonts/simfang.ttf')
    im_show = Image.fromarray(im_show)
    im_show.save('result_page_{}.jpg'.format(idx))

3. 小结

通过本节内容，相信您已经熟练掌握PaddleOCR whl包的使用方法并获得了初步效果。

PaddleOCR是一套丰富领先实用的OCR工具库，打通数据、模型训练、压缩和推理部署全流程，您可以参考文档教程，正式开启PaddleOCR的应用之旅。

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