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# PaddleOCR快速开始
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2 3


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4
- [PaddleOCR快速开始](#paddleocr)
G
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  + [1. 安装PaddleOCR whl包](#1)
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7 8 9 10 11 12 13
  * [2. 便捷使用](#2)
    + [2.1 命令行使用](#21)
      - [2.1.1 中英文模型](#211)
      - [2.1.2 多语言模型](#212)
      - [2.1.3 版面分析](#213)
    + [2.2 Python脚本使用](#22)
      - [2.2.1 中英文与多语言使用](#221)
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14
      - [2.2.2 版面分析](#222)
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E
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<a name="1"></a>
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18
## 1. 安装PaddleOCR whl包
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19 20 21

```bash
pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本
D
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22 23
```

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24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
- 对于Windows环境用户:

  直接通过pip安装的shapely库可能出现`[winRrror 126] 找不到指定模块的问题`。建议从[这里](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely)下载shapely安装包完成安装,

- 使用**版面分析**功能时,运行以下命令**安装 Layout-Parser**

  ```bash
  pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
  ```


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35
<a name="2"></a>
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## 2. 便捷使用
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<a name="21"></a>
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38 39
### 2.1 命令行使用

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40
PaddleOCR提供了一系列测试图片,点击[这里](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/ppocr_img.zip)下载并解压,然后在终端中切换到相应目录
D
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41 42

```
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43
cd /path/to/ppocr_img
D
dyning 已提交
44 45
```

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46
如果不使用提供的测试图片,可以将下方`--image_dir`参数替换为相应的测试图片路径
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<a name="211"></a>
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48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92
#### 2.1.1 中英文模型

* 检测+方向分类器+识别全流程:设置方向分类器参数`--use_angle_cls true`后可对竖排文本进行识别。

  ```bash
  paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true
  ```

  结果是一个list,每个item包含了文本框,文字和识别置信度

  ```bash
  [[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], ['纯臻营养护发素', 0.964739]]
  [[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], ['产品信息/参数', 0.98069626]]
  [[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], ['(45元/每公斤,100公斤起订)', 0.9676722]]
  ......
  ```

- 单独使用检测:设置`--rec``false`

  ```bash
  paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --rec false
  ```

  结果是一个list,每个item只包含文本框

  ```bash
  [[26.0, 457.0], [137.0, 457.0], [137.0, 477.0], [26.0, 477.0]]
  [[25.0, 425.0], [372.0, 425.0], [372.0, 448.0], [25.0, 448.0]]
  [[128.0, 397.0], [273.0, 397.0], [273.0, 414.0], [128.0, 414.0]]
  ......
  ```

- 单独使用识别:设置`--det``false`

  ```bash
  paddleocr --image_dir ./imgs_words/ch/word_1.jpg --det false
  ```

  结果是一个list,每个item只包含识别结果和识别置信度

  ```bash
  ['韩国小馆', 0.9907421]
  ```


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93
更多whl包使用可参考[whl包文档](./whl.md)
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<a name="212"></a>
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97 98 99 100 101 102
#### 2.1.2 多语言模型

Paddleocr目前支持80个语种,可以通过修改`--lang`参数进行切换,对于英文模型,指定`--lang=en`

``` bash
paddleocr --image_dir ./imgs_en/254.jpg --lang=en
D
dyning 已提交
103
```
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104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120

<div align="center">
    <img src="../imgs_en/254.jpg" width="300" height="600">
    <img src="../imgs_results/multi_lang/img_02.jpg" width="600" height="600">
</div>

结果是一个list,每个item包含了文本框,文字和识别置信度

```text
[('PHO CAPITAL', 0.95723116), [[66.0, 50.0], [327.0, 44.0], [327.0, 76.0], [67.0, 82.0]]]
[('107 State Street', 0.96311164), [[72.0, 90.0], [451.0, 84.0], [452.0, 116.0], [73.0, 121.0]]]
[('Montpelier Vermont', 0.97389287), [[69.0, 132.0], [501.0, 126.0], [501.0, 158.0], [70.0, 164.0]]]
[('8022256183', 0.99810505), [[71.0, 175.0], [363.0, 170.0], [364.0, 202.0], [72.0, 207.0]]]
[('REG 07-24-201706:59 PM', 0.93537045), [[73.0, 299.0], [653.0, 281.0], [654.0, 318.0], [74.0, 336.0]]]
[('045555', 0.99346405), [[509.0, 331.0], [651.0, 325.0], [652.0, 356.0], [511.0, 362.0]]]
[('CT1', 0.9988654), [[535.0, 367.0], [654.0, 367.0], [654.0, 406.0], [535.0, 406.0]]]
......
D
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121 122
```

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123
常用的多语言简写包括
D
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124

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125 126 127 128 129
| 语种     | 缩写        |      | 语种     | 缩写   |      | 语种     | 缩写   |
| -------- | ----------- | ---- | -------- | ------ | ---- | -------- | ------ |
| 中文     | ch          |      | 法文     | fr     |      | 日文     | japan  |
| 英文     | en          |      | 德文     | german |      | 韩文     | korean |
| 繁体中文 | chinese_cht |      | 意大利文 | it     |      | 俄罗斯文 | ru     |
D
dyning 已提交
130

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131
全部语种及其对应的缩写列表可查看[多语言模型教程](./multi_languages.md)
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132
<a name="213"></a>
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133

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134
#### 2.1.3 版面分析
D
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135

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136 137
版面分析是指对文档图片中的文字、标题、列表、图片和表格5类区域进行划分。对于前三类区域,直接使用OCR模型完成对应区域文字检测与识别,并将结果保存在txt中。对于表格类区域,经过表格结构化处理后,表格图片转换为相同表格样式的Excel文件。图片区域会被单独裁剪成图像。

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138
使用PaddleOCR的版面分析功能,需要指定`--type=structure`
D
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139

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140 141
```bash
paddleocr --image_dir=./table/1.png --type=structure
D
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142 143
```

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144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168
- **返回结果说明**

  PP-Structure的返回结果为一个dict组成的list,示例如下

  ```shell
  [{   'type': 'Text',
        'bbox': [34, 432, 345, 462],
        'res': ([[36.0, 437.0, 341.0, 437.0, 341.0, 446.0, 36.0, 447.0], [41.0, 454.0, 125.0, 453.0, 125.0, 459.0, 41.0, 460.0]],
                  [('Tigure-6. The performance of CNN and IPT models using difforen', 0.90060663), ('Tent  ', 0.465441)])
    }
  ]
  ```

  其中各个字段说明如下

  | 字段 | 说明                                                         |
  | ---- | ------------------------------------------------------------ |
  | type | 图片区域的类型                                               |
  | bbox | 图片区域的在原图的坐标,分别[左上角x,左上角y,右下角x,右下角y] |
  | res  | 图片区域的OCR或表格识别结果。<br>表格: 表格的HTML字符串; <br>OCR: 一个包含各个单行文字的检测坐标和识别结果的元组 |

  运行完成后,每张图片会在`output`字段指定的目录下有一个同名目录,图片里的每个表格会存储为一个excel,图片区域会被裁剪之后保存下来,excel文件和图片名为表格在图片里的坐标。

  ```
  /output/table/1/
G
grasswolfs 已提交
169
    └─ res.txt
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170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183
    └─ [454, 360, 824, 658].xlsx  表格识别结果
    └─ [16, 2, 828, 305].jpg			被裁剪出的图片区域
    └─ [17, 361, 404, 711].xlsx		表格识别结果
  ```

- **参数说明**

  | 字段            | 说明                                     | 默认值                                       |
  | --------------- | ---------------------------------------- | -------------------------------------------- |
  | output          | excel和识别结果保存的地址                | ./output/table                               |
  | table_max_len   | 表格结构模型预测时,图像的长边resize尺度 | 488                                          |
  | table_model_dir | 表格结构模型 inference 模型地址          | None                                         |
  | table_char_type | 表格结构模型所用字典地址                 | ../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt |

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184
  大部分参数和paddleocr whl包保持一致,见 [whl包文档](./whl.md)
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185

G
grasswolfs 已提交
186

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187

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188
<a name="22"></a>
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189
### 2.2 Python脚本使用
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190
<a name="221"></a>
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191 192
#### 2.2.1 中英文与多语言使用

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193
通过Python脚本使用PaddleOCR whl包,whl包会自动下载ppocr轻量级模型作为默认模型。
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qq_25193841 已提交
194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220

* 检测+方向分类器+识别全流程

```python
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 = './imgs/11.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')
```

结果是一个list,每个item包含了文本框,文字和识别置信度
W
WenmuZhou 已提交
221 222

```bash
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223 224 225 226
[[[24.0, 36.0], [304.0, 34.0], [304.0, 72.0], [24.0, 74.0]], ['纯臻营养护发素', 0.964739]]
[[[24.0, 80.0], [172.0, 80.0], [172.0, 104.0], [24.0, 104.0]], ['产品信息/参数', 0.98069626]]
[[[24.0, 109.0], [333.0, 109.0], [333.0, 136.0], [24.0, 136.0]], ['(45元/每公斤,100公斤起订)', 0.9676722]]
......
D
dyning 已提交
227 228
```

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229 230 231 232 233
结果可视化

<div align="center">
    <img src="../imgs_results/whl/11_det_rec.jpg" width="800">
</div>
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234
<a name="222"></a>
G
grasswolfs 已提交
235

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236
#### 2.2.2 版面分析
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qq_25193841 已提交
237 238 239 240 241

```python
import os
import cv2
from paddleocr import PPStructure,draw_structure_result,save_structure_res
T
tink2123 已提交
242

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243
table_engine = PPStructure(show_log=True)
D
dyning 已提交
244

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245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262
save_folder = './output/table'
img_path = './table/paper-image.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
result = table_engine(img)
save_structure_res(result, save_folder,os.path.basename(img_path).split('.')[0])

for line in result:
    line.pop('img')
    print(line)

from PIL import Image

font_path = './fonts/simfang.ttf' # PaddleOCR下提供字体包
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
im_show = draw_structure_result(image, result,font_path=font_path)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
```