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# 中文OCR模型快速使用
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## 1.环境配置

请先参考[快速安装](./installation.md)配置PaddleOCR运行环境。

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*注意:也可以通过 whl 包安装使用PaddleOCR,具体参考[Paddleocr Package使用说明](./whl.md)。*
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## 2.inference模型下载

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* 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](../doc_ch/models_list.md)
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| 模型简介     | 模型名称     |推荐场景          | 检测模型 | 方向分类器 | 识别模型 |
| ------------ | --------------- | ----------------|---- | ---------- | -------- |
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| 中英文超轻量OCR模型(8.1M) | ch_ppocr_mobile_v2.0_xx |移动端&服务器端|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar)|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre.tar)      |
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| 中英文通用OCR模型(143M)   | ch_ppocr_server_v2.0_xx |服务器端 |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar)          |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar)    |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre.tar)  |
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* 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
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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}
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WenmuZhou 已提交
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# 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}
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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
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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
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# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压
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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
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WenmuZhou 已提交
43
# 下载超轻量级中文OCR模型的文本方向分类器模型并解压
W
WenmuZhou 已提交
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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
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cd ..
```

解压完毕后应有如下文件结构:

```
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├── 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
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```

## 3.单张图像或者图像集合预测

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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。
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```bash

# 预测image_dir指定的单张图像
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WenmuZhou 已提交
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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
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# 预测image_dir指定的图像集合
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WenmuZhou 已提交
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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
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dyning 已提交
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# 如果想使用CPU进行预测,需设置use_gpu参数为False
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WenmuZhou 已提交
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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
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```

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tink2123 已提交
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- 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:
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WenmuZhou 已提交
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```bash
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dyning 已提交
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# 预测image_dir指定的单张图像
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WenmuZhou 已提交
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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
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```

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* 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`
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dyning 已提交
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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](./inference.md)
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dyning 已提交
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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:
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- [基于C++预测引擎推理](../../deploy/cpp_infer/readme.md)
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WenmuZhou 已提交
99
- [服务部署](../../deploy/pdserving/readme.md)
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100
- [端侧部署](../../deploy/lite/readme.md)