## 概述
chinese_ocr_db_crnn_server Module用于识别图片当中的汉字。其基于[chinese_text_detection_db_server Module](https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=chinese_text_detection_db_server&en_category=TextRecognition)检测得到的文本框,继续识别文本框中的中文文字。识别文字算法采用CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)即卷积循环神经网络。其是DCNN和RNN的组合,专门用于识别图像中的序列式对象。与CTC loss配合使用,进行文字识别,可以直接从文本词级或行级的标注中学习,不需要详细的字符级的标注。该Module是一个通用的OCR模型,支持直接预测。
更多详情参考[An end-to-end trainable neural network for image-based sequence recognition and its application to scene text recognition](https://arxiv.org/pdf/1507.05717.pdf)
## 命令行预测
```shell
$ hub run chinese_ocr_db_crnn_server --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```
**该Module依赖于第三方库shapely和pyclipper,使用该Module之前,请先安装shapely和pyclipper。**
## API
### \_\_init\_\_(text_detector_module=None, enable_mkldnn=False)
构造ChineseOCRDBCRNNServer对象
**参数**
* text_detector_module(str): 文字检测PaddleHub Module名字,如设置为None,则默认使用[chinese_text_detection_db_server Module](https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=chinese_text_detection_db_server&en_category=TextRecognition)。其作用为检测图片当中的文本。
* enable_mkldnn(bool): 是否开启mkldnn加速CPU计算。该参数仅在CPU运行下设置有效。默认为False。
```python
def recognize_text(images=[],
paths=[],
use_gpu=False,
output_dir='ocr_result',
visualization=False,
box_thresh=0.5,
text_thresh=0.5)
```
预测API,检测输入图片中的所有中文文本的位置。
**参数**
* paths (list\[str\]): 图片的路径;
* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据,ndarray.shape 为 \[H, W, C\],BGR格式;
* use\_gpu (bool): 是否使用 GPU;**若使用GPU,请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量**
* box\_thresh (float): 检测文本框置信度的阈值;
* text\_thresh (float): 识别中文文本置信度的阈值;
* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件;
* output\_dir (str): 图片的保存路径,默认设为 ocr\_result;
**返回**
* res (list\[dict\]): 识别结果的列表,列表中每一个元素为 dict,各字段为:
* data (list\[dict\]): 识别文本结果,列表中每一个元素为 dict,各字段为:
* text(str): 识别得到的文本
* confidence(float): 识别文本结果置信度
* text_box_position(list): 文本框在原图中的像素坐标,4*2的矩阵,依次表示文本框左下、右下、右上、左上顶点的坐标
如果无识别结果则data为\[\]
* save_path (str, optional): 识别结果的保存路径,如不保存图片则save_path为''
### 代码示例
```python
import paddlehub as hub
import cv2
ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")
result = ocr.recognize_text(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
# or
# result = ocr.recognize_text(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
```
* 样例结果示例
## 服务部署
PaddleHub Serving 可以部署一个目标检测的在线服务。
### 第一步:启动PaddleHub Serving
运行启动命令:
```shell
$ hub serving start -m chinese_ocr_db_crnn_server
```
这样就完成了一个目标检测的服务化API的部署,默认端口号为8866。
**NOTE:** 如使用GPU预测,则需要在启动服务之前,请设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量,否则不用设置。
### 第二步:发送预测请求
配置好服务端,以下数行代码即可实现发送预测请求,获取预测结果
```python
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/chinese_ocr_db_crnn_server"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
# 打印预测结果
print(r.json()["results"])
```
## 查看代码
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
### 依赖
paddlepaddle >= 1.7.2
paddlehub >= 1.6.0
shapely
pyclipper
## 更新历史
* 1.0.0
初始发布