易用的兩個OCR(圖像文字識別提取)開源項目

文章目錄

• 簡介
• chineseocr_lite
• PaddleOCR

簡介

• OCR(Optical Character Recognition)全稱光學字符識別， 通俗的講就是計算機識別圖像上面的文字並且提取出來。這對提取運算速度以及識別准確率都有很高的要求。
• 兩個項目均CRNN網絡結構
• chineseocr_lite運行方式簡單，PaddleOCR自定義功能強
• 筆者運行環境：Anaconda3的Python3.7 完美運行兩個項目

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chineseocr_lite

• gitHub地址：https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite
• 項目有Python版、C++Demo、androidDemo、C#Demo。
  
• 使用方式：

# 安裝模塊
pip install -r ./requirements.txt -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
# 運行main文件運行項目
python backend/main.py 

• 項目運行成功：
  
• PC界面：
  - Android界面：
  

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PaddleOCR

• gitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
• PaddlePaddle百度多年的深度學習技術研究平台，大廠的文檔也寫的很全面，項目運行雖然沒有像chineseocr_lite那樣簡單，但是文檔非常清晰，也有文檔可以參考自己訓練模型。項目還配置了PPOCRLabel半自動化圖形標注工具使用戶自己添加數據集。
  
• 使用方式：
  

# 1. 這里個人建議安裝2.0cpu版本，筆者使用1.8.5會產生bug
pip install paddlepaddle==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple


# 2. 安裝paddle， paddlehub PS：中途可能提示缺少幾個模塊的問題，安裝即可
pip install paddle
pip3 install paddlehub --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


# 3. 下載官方訓練好的模型，這里建議參考官方文檔： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/deploy/hubserving/readme.md
檢測模型：.\PaddleOCR_dygraph\deploy\hubserving\ocr_det
識別模型：.\PaddleOCR_dygraph\deploy\hubserving\ocr_rec
方向分類器：.\PaddleOCR_dygraph\deploy\hubserving\ocr_cls
模型庫下載地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/models_list.md
* 下載對應的模型后解壓，然后修改hubserving目錄下，ocr_det\params.py, ocr_rec\params.py, ocr_cls\params.py, ocr_system\params.py四個文件里的模型路徑


# 4. 安裝模塊
# 安裝檢測服務模塊： 
hub install .\deploy\hubserving\ocr_det\
# 安裝分類服務模塊： 
hub install .\deploy\hubserving\ocr_cls\
# 安裝識別服務模塊： 
hub install .\deploy\hubserving\ocr_rec\
# 安裝檢測+識別串聯服務模塊：
hub install .\deploy\hubserving\ocr_system\

# 5.開啟服務
hub serving start -c .\deploy\hubserving\ocr_det\config.json
hub serving start -c .\deploy\hubserving\ocr_cls\config.json
hub serving start -c .\deploy\hubserving\ocr_rec\config.json
hub serving start -c .\deploy\hubserving\ocr_system\config.json

# 6.沒有圖形化界面所以只能在終端內測試
# 測試文件 ocr_system服務地址 需測試圖片路徑
python .\tools\test_hubserving.py http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system  .\img.jpg