字符识别之PaddleOcr介绍、安装与应用

1. paddleocr介绍

paddleocr是一款轻量型字符识别工具库，支持多语言识别，支持pip安装与自定义训练。详细信息如下表所示。

2. paddleocr安装

在python环境中，运行pip命令：

pip install "paddleocr>=2.0.1"
python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

在执行安装命令之前需要配置完成一些必要的库，参考requments.txt安装如下的包：

shapely、scikit-image==0.17.2、imgaug==0.4.0、pyclipper、lmdb
tqdm、numpy、visualdl、python-Levenshtein、opencv-contrib-python==4.4.0.46
lxml、premailer、openpyxl

此外还需要安装paddlepaddle以及必须的模型等。模型下载地址：

模型信息：

下载：!wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/inference.tar 并且需要将模型放在固定位置

模型信息：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/doc/doc_ch/models_list.md

官方文档：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.0/doc/doc_ch

https://www.bookstack.cn/read/PaddleOCR/quickstart.md

3. 测试

提供两种测试方式，一种是pip方式，一种以命令行的源码启动。以下图为例进行测试。

对代码方式运行结果如下：

左右两边分别对应原图标识和结果。对命令行启动步骤如下（以需要下载模型为例）

1. 在github或其他相关网页上找到需要下载的模型，一般会有两个模型，分别是检测模型和识别模型。下载完成后在源码路径下新建inference文件夹，然后将模型解压放在该文件夹下。
2. 使用命令

>python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer/" --use_gpu=False

* use_gpu=False表示不使用GPU。

完成后结果保存在源码路径下的inference_results文件夹下。可以看出更换模型后效果较默认模型要好。

这里使用官方图像进行测试的结果。

4. paddleocr训练

paddleocr提供完全的训练方式，具体方式可参考官方文档进行处理。官方提供了标注工具，界面启动和截图如下。在PaddleOcr源码下PPOCRLabel文件夹下执行命令（需要先安装pyqt）：

python PPOCRLabel.py --lang ch

执行后界面如下：