最近一段时间使用PaddleOCR做了一个OCR相关的项目，本文记录一下项目的实现过程。由于数据集是公司的真是数据，不方便公开，我从网上搜集了一些数据集，给大家做演示。PaddleOCR用的最新的PaddleOCR-release-2.5，模型用的v3模型。

一、配置Paddle环境

创建虚拟环境

conda create --name pp python=3.7

创建完成后激活环境

conda activate pp

登录飞桨的官网下载最新的paddle，官网地址：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台

选择合适的CUDA版本，然后会在下面生成对应的命令。

然后，复制命令即可

conda install paddlepaddle-gpu==2.2.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge 

二、配置PaddleOCR

下载地址：(https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

将其下载到本地，然后解压配置环境。

1、安装python包

1、yaml

pip install pyyaml

2、imgaug

pip install imgaug

3、pyclipper

pip install pyclipper

4、lmdb

pip install lmdb

5、Levenshtein

pip install Levenshtein

6、tqdm

pip install tqdm

2、测试环境

选择上面的一组模型放入到inference文件夹中，注意：是一组，包括：监测模型、方向分类器、识别模型。如下：

PaddleOCR-release-2.5
	└─inference
	   ├─ch_PP-OCRv3_det_infer #检测模型
	   │	 ├─inference.pdiparams
	   │	 ├─inference.pdiparams.info
	   │	 └─inference.pdmodel
	   ├─ch_PP-OCRv3_rec_infer #识别模型
       │	 ├─inference.pdiparams
	   │	 ├─inference.pdiparams.info
	   │	 └─inference.pdmodel
	   └─cls #方向分类器
			 ├─inference.pdiparams
			 ├─inference.pdiparams.info
			 └─inference.pdmodel		

将待检测的图片放在./doc/imgs/文件夹下面，然后执行命令：

python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/0.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv3_det_infer/" --cls_model_dir="./inference/cls/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=true   

然后在inference_results文件夹中查看结果，例如：

如果能看到结果就说明环境是ok的。

更多的命令，如下：

# 使用方向分类器
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --cls_model_dir="./cls/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=true --rec_image_shape=3,48,320
# 不使用方向分类器
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=false --rec_image_shape=3,48,320
# 使用多进程
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_model_dir="./ch_PP-OCRv3_det_infer/" --rec_model_dir="./ch_PP-OCRv3_rec_infer/" --use_angle_cls=false --use_mp=True --total_process_num=6 --rec_image_shape=3,48,320

也可以新建test.py脚本进行测试，系统会自动下载预训练模型，代码如下：

import cv2

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 = './doc/imgs_en/img_10.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
    print(line)
# 显示结果
from PIL import Image
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='./fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

开始运行：

红框的位置显示了详细的配置信息。
查看结果：

ocr.ocr(img_path, cls=True)这个方法不仅支持传入图片的路径，还支持ndarray和list类型。比如传入ndarray

import cv2

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 = './doc/imgs_en/img_10.jpg'
# 第一种使用读入图片转为ndarray
from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open(img_path)
img = np.array(img)
result = ocr.ocr(img, cls=True)
# 第二种使用cv2读入图片。
img=cv2.imread(img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
result = ocr.ocr(img, cls=True)

上面这两种方式都是可以的，大家自行尝试。