PaddleOCR：基于飞桨的多语言OCR工具库，支持80多种语言识别

综合介绍

PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 的多语言 OCR 工具包，旨在提供实用且超轻量级的 OCR 系统。它支持超过 80 种语言的识别，并提供数据标注和合成工具，支持在服务器、移动设备、嵌入式和物联网设备上进行训练和部署。PaddleOCR 集成了文本图像矫正、版面区域检测、常规文本检测、印章文本检测、文本识别、表格识别等多种功能，显著降低了开发成本，并支持高性能推理、服务化部署和端侧部署等多种方式。

功能列表

• 多语言识别：支持超过 80 种语言的文本识别。
• 数据标注和合成工具：提供便捷的数据标注和合成工具，帮助快速生成训练数据。
• 文本图像矫正：集成文本图像矫正功能，提高识别准确性。
• 版面区域检测：支持高精度版面区域检测，适用于复杂文档的解析。
• 表格识别：提供表格识别功能，能够准确提取表格数据。
• 印章文本检测：支持印章文本的检测和识别。
• 高性能推理：支持高性能推理，满足实时应用需求。
• 多种部署方式：支持服务器、移动设备、嵌入式和物联网设备的部署。
• 低代码开发：提供低代码全流程开发工具，降低开发门槛，提高开发效率。

使用帮助

安装流程

1. 环境准备：
   • 确保已安装 Python 3.6 或以上版本。
   • 安装 PaddlePaddle 框架，可以通过以下命令安装：

    pip install paddlepaddle
   

   • 安装 PaddleOCR：

    pip install paddleocr
   

2. 下载模型：
   • 从官方仓库下载预训练模型，具体下载链接和命令可以参考官方文档。
3. 运行示例：
   • 使用以下命令运行 OCR 示例： bash
paddleocr --image_dir ./doc/imgs/11.jpg --det_model_dir ./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer --rec_model_dir ./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer --cls_model_dir ./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer


功能操作流程

1. 文本识别：
   • 准备待识别的图像文件。
   • 使用 paddleocr 命令行工具或 Python API 进行识别。
   • 示例代码：

    from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
   import matplotlib.pyplot as plt
   import cv2
   ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')
   img_path = 'path/to/your/image.jpg'
   result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
   for line in result:
   print(line)
   # 可视化结果
   image = cv2.imread(img_path)
   boxes = [elements[0] for elements in result]
   txts = [elements[1][0] for elements in result]
   scores = [elements[1][1] for elements in result]
   im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='path/to/your/font.ttf')
   im_show = cv2.cvtColor(im_show, cv2.COLOR_BGR2RGB)
   plt.imshow(im_show)
   plt.show()
   

2. 表格识别：
   • 准备包含表格的图像文件。
   • 使用 paddleocr 命令行工具或 Python API 进行表格识别。
   • 示例代码：

    from paddleocr import PPStructure, draw_structure_result
   import cv2
   table_engine = PPStructure(show_log=True)
   img_path = 'path/to/your/table_image.jpg'
   result = table_engine(img_path)
   for line in result:
   print(line)
   # 可视化结果
   image = cv2.imread(img_path)
   im_show = draw_structure_result(image, result, font_path='path/to/your/font.ttf')
   im_show = cv2.cvtColor(im_show, cv2.COLOR_BGR2RGB)
   plt.imshow(im_show)
   plt.show()
   

3. 版面区域检测：
   • 准备包含复杂版面的图像文件。
   • 使用 paddleocr 命令行工具或 Python API 进行版面区域检测。
   • 示例代码：

    from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
   import matplotlib.pyplot as plt
   import cv2
   ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')
   img_path = 'path/to/your/layout_image.jpg'
   result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
   for line in result:
   print(line)
   # 可视化结果
   image = cv2.imread(img_path)
   boxes = [elements[0] for elements in result]
   txts = [elements[1][0] for elements in result]
   scores = [elements[1][1] for elements in result]
   im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='path/to/your/font.ttf')
   im_show = cv2.cvtColor(im_show, cv2.COLOR_BGR2RGB)
   plt.imshow(im_show)
   plt.show()