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

• 移动端和服务器端的检测与识别模型如下，更多模型下载（包括多语言），可以参考PP-OCR v2.0 系列模型下载

• 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：

• 基于C++预测引擎推理
• 服务部署
• 端侧部署（目前只支持静态图）