PaddleOCR 快速开始
说明： 本文主要介绍PaddleOCR wheel包对PP-OCR系列模型的快速使用，如要体验文档分析相关功能，请参考PP-Structure快速使用教程。
- 安装 - 1.1 安装PaddlePaddle- 1.2 安装PaddleOCR whl包
- 便捷使用 - 2.1 命令行使用 - 2.1.1 中英文模型- 2.1.2 多语言模型- 2.2 Python脚本使用 - 2.2.1 中英文与多语言使用
- 3.小结
1. 安装
1.1 安装PaddlePaddle
如果您没有基础的Python运行环境，请参考运行环境准备。
- 您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple - 您的机器是CPU，请运行以下命令安装
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
更多的版本需求，请参照飞桨官网安装文档中的说明进行操作。
1.2 安装PaddleOCR whl包
pip install paddleocr>=2.0.1 # 推荐使用2.0.1+版本
- 对于Windows环境用户：直接通过pip安装的shapely库可能出现
[winRrror 126] 找不到指定模块的问题。建议从这里下载shapely安装包完成安装。
2. 便捷使用
2.1 命令行使用
PaddleOCR提供了一系列测试图片，点击这里下载并解压，然后在终端中切换到相应目录
cd /path/to/ppocr_img
如果不使用提供的测试图片，可以将下方
--image_dir
参数替换为相应的测试图片路径。
2.1.1 中英文模型
检测+方向分类器+识别全流程：
--use_angle_cls true设置使用方向分类器识别180度旋转文字，--use_gpu false设置不使用GPUpaddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度[[[28.0, 37.0], [302.0, 39.0], [302.0, 72.0], [27.0, 70.0]], ('纯臻营养护发素', 0.9658738374710083)]......此外，paddleocr也支持输入pdf文件，并且可以通过指定参数page_num来控制推理前面几页，默认为0，表示推理所有页。paddleocr --image_dir ./xxx.pdf --use_angle_cls true --use_gpu false --page_num 2单独使用检测：设置
--rec为false``````paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --rec false结果是一个list，每个item只包含文本框[[27.0, 459.0], [136.0, 459.0], [136.0, 479.0], [27.0, 479.0]][[28.0, 429.0], [372.0, 429.0], [372.0, 445.0], [28.0, 445.0]]......单独使用识别：设置
--det为false``````paddleocr --image_dir ./imgs_words/ch/word_1.jpg --det false结果是一个list，每个item只包含识别结果和识别置信度['韩国小馆', 0.994467]
版本说明 paddleocr默认使用PP-OCRv3模型(
--ocr_version PP-OCRv3
)，如需使用其他版本可通过设置参数
--ocr_version
，具体版本说明如下：
版本名称版本说明PP-OCRv3支持中、英文检测和识别，方向分类器，支持多语种识别PP-OCRv2支持中英文的检测和识别，方向分类器，多语言暂未更新PP-OCR支持中、英文检测和识别，方向分类器，支持多语种识别
如需新增自己训练的模型，可以在paddleocr中增加模型链接和字段，重新编译即可。
更多whl包使用可参考whl包文档
2.1.2 多语言模型
PaddleOCR目前支持80个语种，可以通过修改
--lang
参数进行切换，对于英文模型，指定
--lang=en
。
paddleocr --image_dir ./imgs_en/254.jpg --lang=en
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
[[[67.0, 51.0], [327.0, 46.0], [327.0, 74.0], [68.0, 80.0]], ('PHOCAPITAL', 0.9944712519645691)]
[[[72.0, 92.0], [453.0, 84.0], [454.0, 114.0], [73.0, 122.0]], ('107 State Street', 0.9744491577148438)]
[[[69.0, 135.0], [501.0, 125.0], [501.0, 156.0], [70.0, 165.0]], ('Montpelier Vermont', 0.9357033967971802)]
......
常用的多语言简写包括
语种缩写语种缩写语种缩写中文ch法文fr日文japan英文en德文german韩文korean繁体中文chinese_cht意大利文it俄罗斯文ru
全部语种及其对应的缩写列表可查看多语言模型教程
2.2 Python脚本使用
2.2.1 中英文与多语言使用
通过Python脚本使用PaddleOCR whl包，whl包会自动下载ppocr轻量级模型作为默认模型。
- 检测+方向分类器+识别全流程
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
img_path = './imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for idx in range(len(result)):
res = result[idx]
for line in res:
print(line)
# 显示结果
# 如果本地没有simfang.ttf，可以在doc/fonts目录下下载
from PIL import Image
result = result[0]
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='doc/fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
[[[28.0, 37.0], [302.0, 39.0], [302.0, 72.0], [27.0, 70.0]], ('纯臻营养护发素', 0.9658738374710083)]
......
结果可视化
如果输入是PDF文件，那么可以参考下面代码进行可视化
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch", page_num=2) # need to run only once to download and load model into memory
img_path = './xxx.pdf'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for idx in range(len(result)):
res = result[idx]
for line in res:
print(line)
# 显示结果
import fitz
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
imgs = []
with fitz.open(img_path) as pdf:
for pg in range(0, pdf.pageCount):
page = pdf[pg]
mat = fitz.Matrix(2, 2)
pm = page.getPixmap(matrix=mat, alpha=False)
# if width or height > 2000 pixels, don't enlarge the image
if pm.width > 2000 or pm.height > 2000:
pm = page.getPixmap(matrix=fitz.Matrix(1, 1), alpha=False)
img = Image.frombytes("RGB", [pm.width, pm.height], pm.samples)
img = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
imgs.append(img)
for idx in range(len(result)):
res = result[idx]
image = imgs[idx]
boxes = [line[0] for line in res]
txts = [line[1][0] for line in res]
scores = [line[1][1] for line in res]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='doc/fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result_page_{}.jpg'.format(idx))
3. 小结
通过本节内容，相信您已经熟练掌握PaddleOCR whl包的使用方法并获得了初步效果。
PaddleOCR是一套丰富领先实用的OCR工具库，打通数据、模型训练、压缩和推理部署全流程，您可以参考文档教程，正式开启PaddleOCR的应用之旅。
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