1. paddleocr介绍

paddleocr是一款轻量型字符识别工具库,支持多语言识别,支持pip安装与自定义训练。详细信息如下表所示。

名称

许可证

当前版本

下载地址(github地址)

支持语言

运行方式pip安装

PaddleOCR

Apache 2.0 license

PaddleOCR v2.3

https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR?utm_source=alading&utm_campaign=repo

python等

安装相应的pip即可,或者下载github源码

2. paddleocr安装

在python环境中,运行pip命令:

pip install "paddleocr>=2.0.1" python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

在执行安装命令之前需要配置完成一些必要的库,参考requments.txt安装如下的包:

shapely、scikit-image==0.17.2、imgaug==0.4.0、pyclipper、lmdb tqdm、numpy、visualdl、python-Levenshtein、opencv-contrib-python==4.4.0.46 lxml、premailer、openpyxl

此外还需要安装paddlepaddle以及必须的模型等。模型下载地址:

模型信息:

下载:!wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/inference.tar 并且需要将模型放在固定位置

模型信息:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/models_list.md

官方文档:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.0/doc/doc_ch

https://www.bookstack.cn/read/PaddleOCR/quickstart.md

3. 测试

提供两种测试方式,一种是pip方式,一种以命令行的源码启动。以下图为例进行测试。

paddle ocr识别很慢(字符识别之PaddleOcr介绍)(1)

对代码方式运行结果如下:

paddle ocr识别很慢(字符识别之PaddleOcr介绍)(2)

左右两边分别对应原图标识和结果。对命令行启动步骤如下(以需要下载模型为例)

  1. 在github或其他相关网页上找到需要下载的模型,一般会有两个模型,分别是检测模型和识别模型。下载完成后在源码路径下新建inference文件夹,然后将模型解压放在该文件夹下。
  2. 使用命令

>python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer/" --use_gpu=False

* use_gpu=False表示不使用GPU。

完成后结果保存在源码路径下的inference_results文件夹下。可以看出更换模型后效果较默认模型要好。

paddle ocr识别很慢(字符识别之PaddleOcr介绍)(3)

这里使用官方图像进行测试的结果。

paddle ocr识别很慢(字符识别之PaddleOcr介绍)(4)

4. paddleocr训练

paddleocr提供完全的训练方式,具体方式可参考官方文档进行处理。官方提供了标注工具,界面启动和截图如下。在PaddleOcr源码下PPOCRLabel文件夹下执行命令(需要先安装pyqt):

python PPOCRLabel.py --lang ch

执行后界面如下:

paddle ocr识别很慢(字符识别之PaddleOcr介绍)(5)

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