# PaddleOCR 智能识别

**Repository Path**: Ultron2018/paddleocrzhinengshi

## Basic Information

- **Project Name**: PaddleOCR 智能识别
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-07-27
- **Last Updated**: 2026-07-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🧠 PaddleOCR 智慧识别服务

基于 [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) / [PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX) 3.7.0 构建的**两个独立 Web 服务**，提供**文字识别（OCR）** 和**目标检测 + 车牌识别**能力。

---

## 项目结构

```
paddleocrzhinengshi/
├── services/                        # 核心服务代码
│   ├── ocr/                         # 📄 OCR 文字识别 (Port 5005)
│   │   ├── app.py                   #   Flask Web 服务入口
│   │   ├── worker.py                #   OCR 推理子进程 (TCP 15005)
│   │   └── __init__.py
│   ├── detect/                      # 🚗 目标检测 + 车牌识别 (Port 5006)
│   │   ├── app.py                   #   Flask Web 服务入口
│   │   ├── worker.py                #   视频检测子进程
│   │   ├── plate_rec.py             #   车牌识别模块（调用 5005 OCR 服务）
│   │   └── __init__.py
│   └── templates/                   # 🎨 前端 HTML 模板
│       ├── ocr.html                 #   OCR 服务前端
│       └── index.html               #   检测服务前端（单图/摄像头/视频）
├── deploy/                          # 🚀 部署脚本
│   ├── start_all.bat                #   一键启动所有服务
│   ├── stop_all.bat                 #   停止所有服务
│   ├── start_ocr.bat                #   单独启动 OCR 服务
│   └── start_detect.bat             #   单独启动检测服务
├── docs/                            # 📖 文档
│   └── api.md                       #   API 接口文档
├── requirements.txt                 # Python 依赖
├── .env.example                     # 环境变量模板
├── .gitignore
└── README.md
```

---

## 服务功能

### 1️⃣ OCR 文字识别服务（Port 5005）

| 功能 | 说明 |
|---|---|
| **图片 OCR** | 上传 JPG/PNG/BMP/WebP/TIF 图片，返回检测框 + 识别文字 + 置信度 |
| **标注图** | 自动在图片上绘制识别框和文字，返回 Base64 预览 |
| **结果下载** | 支持 TXT/JSON/标注图格式 |
| **架构** | Flask + 独立 Worker 进程（TCP 15005），推理崩溃不影响 Web 服务 |

**访问地址：** http://localhost:5005

**调用方式：**
```bash
curl -X POST http://localhost:5005/api/ocr \
  -F "file=@test.jpg"
```

### 2️⃣ 目标检测 + 车牌识别服务（Port 5006）

| 功能 | 说明 |
|---|---|
| **单图检测** | 上传图片，PaddleX 目标检测 + 全图车牌 OCR |
| **摄像头实时检测** | 前端逐帧上传，canvas 实时渲染标注 |
| **视频文件检测** | 上传 MP4，后台子进程逐帧处理，支持下载标注视频 |
| **异步车牌识别** | 单图检测立即返回，车牌 OCR 后台线程异步处理 |
| **车牌类型识别** | 支持蓝牌/绿牌/黄牌/白牌/黑牌的规则分类 |
| **跨帧车牌跟踪** | 基于 IOU 的轨迹跟踪，同车避免重复 OCR |

**访问地址：** http://localhost:5006

**调用方式：**
```bash
# 单图检测（同步）
curl -X POST http://localhost:5006/api/detect \
  -F "file=@car.jpg"

# 视频检测
curl -X POST http://localhost:5006/api/detect_video \
  -F "file=@traffic.mp4" \
  -F "sample_every=2"
```

---

## 系统架构

```
┌─────────────┐     ┌────────────────────────────────────────┐
│   浏览器     │     │          本地服务器 (CPU)               │
│  (前端UI)    │     │                                        │
│             │     │  ┌──────────────────────────────────┐   │
│ ocr.html ───┼─────┼─>│  OCR 服务 (Port 5005)            │   │
│             │     │  │  ├─ web_app.py (Flask)           │   │
│             │     │  │  └─ ocr_worker.py (TCP 15005)    │   │
│             │     │  └──────────────────────────────────┘   │
│             │     │                    ▲                    │
│             │     │                    │ HTTP /api/ocr      │
│ index.html ─┼─────┼─>│  Detection 服务 (Port 5006)     │   │
│             │     │  │  ├─ web_detect.py (Flask)         │   │
│             │     │  │  ├─ detect_worker.py (视频)       │   │
│             │     │  │  └─ plate_rec.py (车牌 OCR) ──────┘   │
│             │     │  └──────────────────────────────────┘   │
└─────────────┘     └────────────────────────────────────────┘
```

**核心设计：**
- **OCR Worker 进程隔离**：PaddleOCR 推理在独立子进程中，崩溃不影响 Flask 服务
- **视频检测子进程隔离**：视频文件处理在独立子进程中，崩溃不影响 Web 服务
- **单帧容错**：视频检测中单帧异常沿用上一帧结果，不中断处理
- **自愈机制**：Worker 失联时自动重启（最多重试 3 次）

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## 本地启动

### 环境要求

- Windows 10/11（当前支持）
- [Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html) 或 [Anaconda](https://www.anaconda.com/)

### 1️⃣ 创建虚拟环境

```bash
conda create -n paddleocr37 python=3.10
conda activate paddleocr37
```

### 2️⃣ 安装依赖

```bash
# 方式一：从 requirements.txt 安装（推荐）
cd paddleocrzhinengshi
pip install -r requirements.txt

# 方式二：直接安装 PaddleX（含 OCR）
pip install paddlex[ocr-core]>=3.7.0,<3.8.0
```

> **注意**：首次启动时会自动下载模型文件，根据网络情况可能需要数分钟。

### 3️⃣ 启动服务

**一键启动（推荐）：**
```bash
deploy\start_all.bat
```

**分步启动：**
```bash
# 终端 1：启动 OCR Worker (TCP 15005)
python services/ocr/worker.py

# 终端 2：启动 OCR 服务 (HTTP 5005)
python services/ocr/app.py

# 终端 3：启动检测服务 (HTTP 5006)
python services/detect/app.py
```

**停止服务：**
```bash
deploy\stop_all.bat
```

### 4️⃣ 验证服务

- OCR 服务：打开 http://localhost:5005
- 检测服务：打开 http://localhost:5006

---

## 环境变量

| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| `OCR_HOST` | `0.0.0.0` | 服务监听地址 |
| `OCR_PORT` | `5005` / `5006` | 服务监听端口 |
| `OCR_DET_MODEL` | `PP-YOLOE_plus-S` | 目标检测模型名 |
| `OCR_DET_MAX_SIDE` | `640` | 视频帧缩放长边上限（px） |
| `PLATE_OCR_URL` | `http://127.0.0.1:5005` | 车牌 OCR 调用地址 |

示例：`set OCR_PORT=5006 && python services/detect/app.py`

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## 技术栈

| 组件 | 技术 |
|---|---|
| 后端框架 | Flask 3.x |
| OCR 引擎 | PaddleOCR / PaddlePaddle |
| 目标检测 | PaddleX (PP-YOLOE_plus-S) |
| 图像处理 | OpenCV, Pillow, NumPy |
| 前端 | HTML + JavaScript + Canvas |

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## 项目背景

本项目是 PaddleOCR 官方仓库的一个**应用级扩展**，在官方提供的 OCR 推理能力之上，封装了易用的 Web API 和前端界面，并额外集成了车辆目标检测与车牌识别功能，适用于停车场管理、交通监控等场景。

模型缓存位于 `paddlex_cache/` 目录，由 PaddleX 自动管理。