337 Star 2.1K Fork 418

PaddlePaddle / PaddleOCR

Create your Gitee Account
Explore and code with more than 8 million developers,Free private repositories !:)
Sign up
Clone or Download
quickstart.md 6.63 KB
Copy Edit Raw Blame History
MissPenguin authored 2021-01-04 12:48 . Update quickstart.md

中文OCR模型快速使用

1.环境配置

请先参考快速安装配置PaddleOCR运行环境。

注意:也可以通过 whl 包安装使用PaddleOCR,具体参考Paddleocr Package使用说明

2.inference模型下载

模型简介 模型名称 推荐场景 检测模型 方向分类器 识别模型
中英文超轻量OCR模型(8.1M) ch_ppocr_mobile_v2.0_xx 移动端&服务器端 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型
中英文通用OCR模型(143M) ch_ppocr_server_v2.0_xx 服务器端 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型 推理模型 / 预训练模型
  • windows 环境下如果没有安装wget,下载模型时可将链接复制到浏览器中下载,并解压放置在相应目录下

复制上表中的检测和识别的inference模型下载地址,并解压

mkdir inference && cd inference
# 下载检测模型并解压
wget {url/of/detection/inference_model} && tar xf {name/of/detection/inference_model/package}
# 下载识别模型并解压
wget {url/of/recognition/inference_model} && tar xf {name/of/recognition/inference_model/package}
# 下载方向分类器模型并解压
wget {url/of/classification/inference_model} && tar xf {name/of/classification/inference_model/package}
cd ..

以超轻量级模型为例:

mkdir inference && cd inference
# 下载超轻量级中文OCR模型的检测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
# 下载超轻量级中文OCR模型的文本方向分类器模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
cd ..

解压完毕后应有如下文件结构:

├── ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer
│   ├── inference.pdiparams
│   ├── inference.pdiparams.info
│   └── inference.pdmodel
├── ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer
│   ├── inference.pdiparams
│   ├── inference.pdiparams.info
│   └── inference.pdmodel
├── ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer
    ├── inference.pdiparams
    ├── inference.pdiparams.info
    └── inference.pdmodel

3.单张图像或者图像集合预测

以下代码实现了文本检测、方向分类器和识别串联推理,在执行预测时,需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数det_model_dir指定检测inference模型的路径、参数rec_model_dir指定识别inference模型的路径、参数use_angle_cls指定是否使用方向分类器、参数cls_model_dir指定方向分类器inference模型的路径、参数use_space_char指定是否预测空格字符。可视化识别结果默认保存到./inference_results文件夹里面。


# 预测image_dir指定的单张图像
python3 tools/infer/predict_system.py --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/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True

# 预测image_dir指定的图像集合
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --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/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True

# 如果想使用CPU进行预测,需设置use_gpu参数为False
python3 tools/infer/predict_system.py --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/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True --use_gpu=False
  • 通用中文OCR模型

请按照上述步骤下载相应的模型,并且更新相关的参数,示例如下:

# 预测image_dir指定的单张图像
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
  • 注意:
    • 如果希望使用不支持空格的识别模型,在预测的时候需要注意:请将代码更新到最新版本,并添加参数 --use_space_char=False
    • 如果不希望使用方向分类器,在预测的时候需要注意:请将代码更新到最新版本,并添加参数 --use_angle_cls=False

更多的文本检测、识别串联推理使用方式请参考文档教程中基于Python预测引擎推理

此外,文档教程中也提供了中文OCR模型的其他预测部署方式:

Comment ( 26 )

Sign in to post a comment

Python
1
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR.git
git@gitee.com:paddlepaddle/PaddleOCR.git
paddlepaddle
PaddleOCR
PaddleOCR
release/2.1

Search

113223 674803ea 1850385 170725 2838fb2a 1850385