# 中文OCR模型快速使用 ## 1.环境配置 请先参考[快速安装](./installation.md)配置PaddleOCR运行环境。 ## 2.inference模型下载 |模型名称|模型简介|检测模型地址|识别模型地址|支持空格的识别模型地址| |-|-|-|-|-| |chinese_db_crnn_mobile|超轻量级中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_enhance.tar) |chinese_db_crnn_server|通用中文OCR模型|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_r50_vd_db.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn.tar)|[inference模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance.tar) *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* 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} 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 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_det_mv3_db_infer.tar && tar xf ch_det_mv3_db_infer.tar # 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压 wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ch_models/ch_rec_mv3_crnn_infer.tar && tar xf ch_rec_mv3_crnn_infer.tar cd .. ``` 解压完毕后应有如下文件结构: ``` |-inference |-ch_rec_mv3_crnn |- model |- params |-ch_det_mv3_db |- model |- params ... ``` ## 3.单张图像或者图像集合预测 以下代码实现了文本检测、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模型的路径和参数rec_model_dir指定识别inference模型的路径。可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。 ```bash # 预测image_dir指定的单张图像 python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/" # 预测image_dir指定的图像集合 python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/" # 如果想使用CPU进行预测,需设置use_gpu参数为False python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_mv3_db/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_mv3_crnn/" --use_gpu=False ``` 通用中文OCR模型的体验可以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: ``` # 预测image_dir指定的单张图像 python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_r50_vd_db/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_r34_vd_crnn/" ``` 带空格的通用中文OCR模型的体验可以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: ``` # 预测image_dir指定的单张图像 python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_12.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_det_r50_vd_db/" --rec_model_dir="./inference/ch_rec_r34_vd_crnn_enhance/" ``` 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)。 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: - 基于C++预测引擎推理(comming soon) - [服务部署](./doc/doc_ch/serving.md) - 端测部署(comming soon)