- PaddleOCR-json
- RapidOCR-json
| PaddleOCR-json | RapidOCR-json | |
|---|---|---|
| CPU要求 | CPU必须具有AVX指令集。不支持以下CPU： | 无特殊要求 👍 |
| 凌动Atom，安腾Itanium，赛扬Celeron，奔腾Pentium | ||
| 推理加速库 | mkldnn 👍 | 无 |
| 识别速度 | 快（启用mkldnn加速）👍 | 中等 |
| 初始化耗时 | 约0.6s | 0.1s内，快 👍 |
| 组件体积（压缩） | 100MB | 70MB 👍 |
| 组件体积（部署） | 369MB | 80MB 👍 |
| CPU占用 | 较高 | 较低，对低配机器友好 |
| 建议预留内存 | 2000MB | 800MB 👍 |
支持： Win7 x64、Linux x64、Docker
这是一个基于 PaddleOCR v2.6 及 v2.8 cpp_infer 的离线图片OCR文字识别程序，可快速让你的程序拥有OCR能力。它可以作为一个子进程被上层程序调用，也可以作为一个单独的进程通过TCP调用。本项目提供了Python等语言的API，你可以无视技术细节，通过两行代码使用它。
本项目旨在提供一个封装好的OCR引擎组件，使得没有C++编程基础的开发者也可以用别的语言来简单地调用OCR，享受到更快的运行效率、更便捷的打包&部署手段。
- 方便 ：部署方便，解压即用，无需安装和配置环境，无需联网。发布方便，可嵌入程序包也可作为外挂组件。
- 高速 ：基于 PPOCR C++ 版引擎，识别效率高于Python版本PPOCR及其他一些由Python处理任务流的OCR引擎。
- 精准 ：附带 PPOCR-v3 / v4 识别库，对非常规字形（手写、艺术字、小字、杂乱背景等）也具有不错的识别率。
- 灵活 ：可以以多种方式指定OCR任务，支持识别本地图片路径、Base64编码的图片、TCP局域网调用。
-
系统： x86-64 的 Windows 7+ 、Linux。
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若 Win7 报错
计算机中丢失 VCOMP140.DLL，请安装 VC运行库 。 -
CPU必须具有AVX指令集。常见的家用CPU一般都满足该条件。
AVX 支持的产品系列 不支持 Intel 酷睿Core，至强Xeon 凌动Atom，安腾Itanium，赛扬Celeron，奔腾Pentium AMD 推土机架构及之后的产品，如锐龙Ryzen、速龙Athlon、FX 等 K10架构及之前的产品 -
如果需求在无AVX的CPU上使用OCR，可看看隔壁 RapidOCR-json 。
下载可执行文件包：
PaddleOCR-json.exe -image_path="test.jpg"
调用流程大体分为如下几步。不同API的具体接口可能有细微差别。
- 启动：启动并初始化引擎子进程。
- 工作：调用识图接口，获取返回值。目前支持识别 本地图片文件 、 剪贴板中的图片 、 Base64编码的图片 。
- 关闭：结束引擎进程，释放内存资源。
资源目录下有更详细的使用说明及demo。
使用示例
from PPOCR_api import GetOcrApi
# 初始化识别器对象，传入 PaddleOCR_json.exe 的路径
ocr = GetOcrApi("……\PaddleOCR-json.exe")
# 识别图片，传入图片路径
getObj = ocr.run(r'………\测试.png')
print(f'图片识别完毕，状态码：{getObj["code"]} 结果：\n{getObj["data"]}\n')Python API 有丰富的附加模块：便于开发者调试观察的可视化模块；和Umi-OCR带来的文本块后处理（段落合并）技术。详细使用方法见 资源目录
使用示例
npm install paddleocrjson
const OCR = require('paddleocrjson');
// const OCR = require('paddleocrjson/es5'); // ES5
const ocr = new OCR('PaddleOCR-json.exe', [/* '-port=9985', '-addr=loopback' */], {
cwd: './PaddleOCR-json',
}, false);
ocr.flush({ image_path: 'path/to/test/img' })
.then((data) => console.log(data));
.then(() => ocr.terminate());欢迎补充！请参考 详细使用指南 。
| 键名称 | 默认值 | 值说明 |
|---|---|---|
| ensure_ascii | true | 启用ascii编码转换，以ascii编码（纯英文数字）输出unicode字符，如 你好→\u4f60\u597d 。 |
| 一般情况下，json解码器会自动将ascii码翻译回原字符。此选项建议开启，以提高编码兼容性。 | ||
| config_path | "" | 可以指定不同语言的配置文件路径，识别多国语言。详情见下节。 |
| models_path | "" | 可以指定语言库 models 文件夹的路径。详情见下节。 |
| det | true | 启用det目标识别。如果你的图片中只含一行文本，且没有空白区域，那么可以关闭det以加快速度。 |
| cls | false | 启用cls方向分类，识别方向不是正朝上的图片。 |
| use_angle_cls | false | 启用方向分类，必须与cls同时设置。 |
| enable_mkldnn | true | 启用CPU推理加速，关掉可以减少内存占用，但会降低速度。 |
| limit_side_len | 960 | 对图像边长进行限制，降低分辨率，加快速度。如果对大图/长图的识别率低，可增大此选项的值。 |
| 建议为 32 & 48 的公倍数，如 960, 2880, 4320 |
更多参数详见 args.cpp 。（不支持其中GPU相关、表格识别相关的参数。-）
Release压缩包中，默认附带了 简中,繁中,英,日,韩 的语言库与配置文件，在 models 目录下。
models 目录中，每一个 config_xxx.txt 是一组语言配置文件（如英文是congfig_en.txt）。只需将这个文件的路径传入 config_path 参数，即可切换为对应的语言。以 Python API 为例：
enginePath = "D:/Test/PaddleOCR_json.exe" # 引擎路径
argument = {"config_path": "models/config_en.txt"} # 指定使用英文库
ocr = GetOcrApi(enginePath, argument)如果 config_path 留空，则 PaddleOCR-json 默认加载并使用简体中文识别库。
但是，当使用默认路径或单独设置 config_path 时，PaddleOCR-json可执行文件必须与语言库在同一目录下。比如：
.
├─ PaddleOCR-json.exe
└─ models
├─ ...
如果语言库在另外一个文件夹下，PaddleOCR-json就无法找到语言库。
在这种情况下，你可以使用 models_path 参数来设置语言库的位置。PaddleOCR-json会使用用户设置的语言库位置为基准来加载其他文件。
这样一来，即使 PaddleOCR-json 与语言库不在同一目录下也能正常使用。以 Python API 为例：
enginePath = "D:/Test/PaddleOCR_json.exe" # 引擎路径
modelsPath = "D:/Hello/models" # 语言库路径路径
# 这里的参数顺序不影响结果
argument = {
# 指定语言库位置
"models_path": "D:/Hello/models",
# 指定使用英文库
"config_path": "D:/Hello/models/config_en.txt",
}
ocr = GetOcrApi(enginePath, argument)本项目支持 PP-OCR 系列官方 V2~V4 模型，或自己训练的符合PP规范的模型。更多 PP-OCR 系列官方模型下载： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/doc/doc_ch/models_list.md
若你希望删除吃灰的语言库文件以便减少软件体积，可以删除 models 目录中含有对应语言前缀和 rec_infer 后缀的文件夹。比如你希望删除日语japan相关的库，只需删除该文件夹：
japan_PP-OCRv3_rec_infer
一组语言的rec库大约占用10MB空间（未压缩）。若删除到仅剩1组语言，可以节省约60MB空间。
请不要删除cls_infer及det_infer后缀的文件夹，这是所有语言公用的检测/方向分类库。
通过API调用一次OCR，无论成功与否，都会返回一个字典。
字典中，根含两个元素：状态码code和内容data。
状态码code为整数，每种状态码对应一种情况：
- data内容为数组。数组每一项为字典，含三个固定元素：
text：文本内容，字符串。box：文本包围盒，长度为4的数组，分别为左上角、右上角、右下角、左下角的[x,y]。整数。score：识别置信度，0~1的浮点数。越接近1表示文字内容越可信。
- （v1.4.0新增）如果启用了
cls和use_angle_cls，那么会多出两个元素：cls_label：方向分类标签，整数。0 表示文字方向是顺时针 0°或90°，1 表示 180°或270° 。cls_score：方向分类置信度，0~1的浮点数。越接近1表示方向分类越可信。
- 例：
{'code':100,'data':[{'box':[[13,5],[161,5],[161,27],[13,27]],'score':0.9996442794799805,'text':'飞舞的因果交流'}]}
- data为字符串：
No text found in image. Path:"图片路径" - 例：
{'code':101,'data':'No text found in image. Path: "D:\\空白.png"'} - 这是正常现象，识别没有文字的空白图片时会出现这种结果。
- data：
Image path dose not exist. Path:"图片路径". - 例：
{'code':200,'data':'Image path dose not exist. Path: "D:\\不存在.png"'} - 注意，在系统未开启utf-8支持（
使用 Unicode UTF-8 提供全球语言支持"）时，不能读入含emoji等特殊字符的路径（如😀.png）。但一般的中文及其他 Unicode 字符路径是没问题的，不受系统区域及默认编码影响。
- data：
Image path failed to convert to utf-16 wstring. Path: "图片路径". - 使用API时，理论上不会报这个错。
- 开发API时，若传入字符串的编码不合法，有可能报这个错。
- data：
Image open failed. Path: "图片路径". - 可能由系统权限等原因引起。
- data：
Image decode failed. Path: "图片路径". - 注意，引擎不以文件后缀来区分各种图片，而是对存在的路径，均读入字节尝试解码。若传入的文件路径不是图片，或图片已损坏，则会报这个错。
- 反之，将正常图片的后缀改为别的（如
.png改成.jpg或.exe），也可以被正常识别。
剪贴板相关接口已弃用，不建议使用
- data：
Clipboard open failed. - 可能由别的程序正在占用剪贴板等原因引起。
- data：
Clipboard is empty.
- data：
Clipboard format is not valid. - 引擎只能识别剪贴板中的位图或文件。若不是这两种格式（如复制了一段文本），则会报这个错。
- data：
Getting clipboard data handle failed. - 可能由别的程序正在占用剪贴板等原因引起。
- data：
Clipboard number of query files is not valid. Number: 文件数量 - 只允许一次复制一个文件。一次复制多个文件再调用OCR会得到此报错。
- data：
Clipboard get bitmap object failed. - 剪贴板中是位图，但获取位图信息失败。可能由别的程序正在占用剪贴板等原因引起。
- data：
Getting clipboard bitmap bits failed. - 剪贴板中是位图，获取位图信息成功，但读入缓冲区失败。可能由别的程序正在占用剪贴板等原因引起。
- data：
Clipboard number of image channels is not valid. Number: 通道数 - 引擎只允许读入通道为1（黑白）、3（RGB）、4（RGBA）的图片。位图通道数不是1、3或4，会报这个错。
- data：
Base64 decode failed. - 传入非法Base64字符串引起。（注意，传入Base64信息不应带有
data:image/jpg;base64,前缀。）
- data：
Base64 data imdecode failed.
- data：
Json dump failed.CODE_ERR_JSON_DUMP - 输入异常：传入非法json字符串，或者字符串含非utf-8编码字符导致无法解析引起。
- data：
Json dump failed.CODE_ERR_JSON_DUMP - 输出异常：输出时OCR结果无法被编码为json字符串。
- data：
Json parse key 键名 failed. - 比错误码
400更精准的提示。如果发生异常，程序优先报402，无法处理才报400。
- data：
No valid tasks. - 本次传入的指令中不含有效任务。
👆当你需要修改或开发新API时欢迎参考。
注：此版本基于 Paddle Inference 3.0.0 推理后端，使用带 AVX512 指令集的高端 CPU 时性能更好。普通家用 CPU 则有性能劣化，建议使用上面的稳定版。
- Windows 平台构建步骤
- Linux 平台构建步骤
- Docker 部署
- 移植指南 （需要移植项目到不同平台时可供参考）
本项目中使用了 ReneNyffenegger/cpp-base64 ：
“base64 encoding and decoding with c++”
本项目中使用了 nlohmann/json ：
“JSON for Modern C++”
感谢 PaddlePaddle/PaddleOCR ，没有它就没有本项目：
“Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle”
感谢各位为本项目开发API及贡献代码的朋友！
版本号链接可前往对应备份分支。
v1.4.1 2024.8.28
- 推理后端 Paddle Inference 由于
3.0.0的不稳定性，沿用2.3.2旧版推理库。 - 修复：语言库
繁体中文配置文件不正确的问题。 - 重新编译 Linux 发行版：
glibc依赖库向下调整至2.31版本，兼容 debian11、ubuntu20.04 等旧系统。
- 更新推理后端至 Paddle Inference
3.0.0 beta-1。 - 大幅优化内存占用：峰值由 2.5GB 降至约 1.5GB 。
- 增加命令行参数：内存自动清理界限
--cpu_mem。见 文档 。 - 小幅优化初始化耗时。
- 支持
PP-OCR V4系列模型库，及PPOCR算法挑战赛 冠军方案模型库 。 - 由于后端依赖库的更新，在 非AVX512 的CPU上，OCR速度可能有 小幅下降 。
- 由于语言库
cyrillic（斯拉夫字母/俄语）的准确度较低、使用频率较低，发行包中不再包含此语言库。有需要的用户可 自行下载 。 - Python API： 修复了布尔类型启动参数设为
False不生效的问题。
v1.4.0 2024.7.22
- 返回值新增：文字方向分类相关参数。
- 兼容 Linux 。
- 调整：默认禁用剪贴板识图功能，需自行编译开启。
- 兼容 Win7 x64 。
v1.3.0 2023.6.19
- 修复了一些BUG。
- 重构代码，条理更清晰，易于移植。
- 新功能：Base64传图片。
- 新功能：套接字服务器模式。
v1.2.1 2022.9.28
- 修复了一些BUG。
- 解决非中文windows难以读取中文路径的问题，拥抱utf-8，彻底摆脱对gbk等区域性编码的依赖。
- 新功能：直接读取并识别剪贴板内存中的图片。
- 错误代码和提示更详细。
v1.2.0 2022.8.29
- 修复了一些BUG。
- 增强了面对不合法编码时的健壮性。
- 默认开启mkldnn加速。
- 新功能：json输入及热更新。
- 重构整个工程，核心代码同步PaddleOCR 2.6。
- 对v3版识别库的支持更好。
- 新功能：启动参数。
- 新功能：ascii转义。（感谢 @AutumnSun1996 的提议 issue #4 ）
v1.1.1 2022.4.16
- 修正了漏洞：当
文本检测识别到区域但文本识别未在区域中检测到文字时，可能输出不相符的包围盒。
- 修改了json输出格式，改为状态码+内容，便于调用方判断。
