# PaddleOCR

**Repository Path**: siriusdemon/paddle-ocr

## Basic Information

- **Project Name**: PaddleOCR
- **Description**: 一键部署百度OCR服务
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-10-27
- **Last Updated**: 2025-09-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# PaddleOCR

当然，这是百度技术人员的杰作！

### 安装

```sh
pip install -r requirements
```

### 启动服务

```sh
export PYTHONPATH=.
hub install deploy/hubserving/ocr_system
hub serving start -m ocr_system --port 12345
```

|参数|用途|  
|-|-|  
|--modules/-m|PaddleHub Serving预安装模型，以多个Module==Version键值对的形式列出<br>*`当不指定Version时，默认选择最新版本`*|  
|--port/-p|服务端口，默认为8866|  
|--use_multiprocess|是否启用并发方式，默认为单进程方式，推荐多核CPU机器使用此方式<br>*`Windows操作系统只支持单进程方式`*|
|--workers|在并发方式下指定的并发任务数，默认为`2*cpu_count-1`，其中`cpu_count`为CPU核数|  

详情看写得非常好的[文档](deploy/hubserving/readme.md)！

### 测试

可以参考官方的[这个](tools/test_hubserving.py)，也可以用下面的，都位于 tools 文件夹下。

```py
import json
import base64

import requests



def cv2_to_base64(image):
    return base64.b64encode(image).decode('utf8')

if __name__ == "__main__":
    url = "http://127.0.0.1:8866/predict/ocr_system"
    headers = {"Content-type": "application/json"}

    img = 'x.png'
    img = open(img, 'rb').read()
    data = {"images": [cv2_to_base64(img)]}

    r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
    print(r.json())
```

结果是一个 JSON

```python
{'msg': '',
 'results': [[{'confidence': 0.979381263256073,
               'text': 'optimize-jumps',
               'text_region': [[33, 1], [174, 1], [174, 26], [33, 26]]},
              {'confidence': 0.997644305229187,
               'text': '优化的思路是，首先遍历所有的block中的全部Goto语句，看看这些Goto语句所跳往的block',
               'text_region': [[34, 49], [710, 49], [710, 68], [34, 68]]},
              {'confidence': 0.9965000748634338,
               'text': '是不是一个只含有一个Goto语句的trivialblock，如果是，则直接跳往下一个block，直到所跳',
               'text_region': [[33, 74], [710, 73], [710, 93], [33, 94]]},
              {'confidence': 0.9759809970855713,
               'text': '往的block不是trivialblocke',
               'text_region': [[34, 100], [244, 100], [244, 119], [34, 119]]},
              {'confidence': 0.9657069444656372,
               'text': '我们需要一个哈希表，键是Goto（lab）中的lab，值是从lab出发遇到的第一个nontrivialblock。',
               'text_region': [[34, 145], [712, 145], [712, 167], [34, 167]]},
              {'confidence': 0.9969562888145447,
               'text': '也就是说，那些跳往键的Goto，要改成跳往值。',
               'text_region': [[35, 171], [370, 171], [370, 190], [35, 190]]},
              {'confidence': 0.9472659230232239,
               'text': '//compiler.rs',
               'text_region': [[47, 230], [169, 230], [169, 246], [47, 246]]},
              {'confidence': 0.9162580966949463,
               'text': 'fn get_shortcut(prog： &COProgram） -> HashMap<String, '
                       'String> {',
               'text_region': [[45, 251], [583, 251], [583, 270], [45, 270]]},
              {'confidence': 0.962027370929718,
               'text': '//跳往key的人，应该跳往value',
               'text_region': [[79, 272], [333, 272], [333, 291], [79, 291]]},
              {'confidence': 0.9084468483924866,
               'text': 'letmut shortcut=HashMap::new(）；',
               'text_region': [[79, 296], [374, 297], [374, 316], [79, 315]]},
              {'confidence': 0.9170700311660767,
               'text': 'for （label,code）in &prog.cfg{',
               'text_region': [[80, 320], [357, 322], [357, 338], [80, 336]]},
              {'confidence': 0.8916361331939697,
               'text': 'if letCO：:Goto(reflab）=&code{',
               'text_region': [[115, 344], [410, 344], [410, 360], [115, 360]]},
              {'confidence': 0.922089159488678,
               'text': 'letmut target=lab.clone（）；',
               'text_region': [[147, 365], [400, 365], [400, 384], [147, 384]]},
              {'confidence': 0.9091756939888,
               'text': 'while let CQ::Goto（ref lab_)= '
                       '&prog.cfg.get(&target).unwrap(）{',
               'text_region': [[147, 388], [702, 389], [702, 408], [147, 407]]},
              {'confidence': 0.9437456130981445,
               'text': 'target=lab_.to_string(）；',
               'text_region': [[183, 413], [409, 413], [409, 432], [183, 432]]},
              {'confidence': 0.9166429042816162,
               'text': 'shortcut.insert(label.clone（）， target）；',
               'text_region': [[148, 457], [484, 458], [484, 478], [148, 477]]},
              {'confidence': 0.9836835265159607,
               'text': 'returnshortcut；',
               'text_region': [[79, 527], [219, 527], [219, 546], [79, 546]]}]],
 'status': '0'}
```