quickstart.md

# PaddleOCR 快速开始

**说明：** 本文主要介绍PaddleOCR wheel包对PP-OCR系列模型的快速使用，如要体验文档分析相关功能，请参考[PP-Structure快速使用教程](../../ppstructure/docs/quickstart.md)。

- [1. 安装](#1)
  - [1.1 安装PaddlePaddle](#11)
  - [1.2 安装PaddleOCR whl包](#12)
- [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)
  - [2.2 Python脚本使用](#22)
      - [2.2.1 中英文与多语言使用](#221)
- [3.小结](#3)


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## 1. 安装

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### 1.1 安装PaddlePaddle

> 如果您没有基础的Python运行环境，请参考[运行环境准备](./environment.md)。

- 您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装

  ```bash
  python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  ```

- 您的机器是CPU，请运行以下命令安装

  ```bash
  python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  ```

更多的版本需求，请参照[飞桨官网安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。

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### 1.2 安装PaddleOCR whl包

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

- 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。


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## 2. 便捷使用
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### 2.1 命令行使用

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

```
cd /path/to/ppocr_img
```

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。

**注意** whl包默认使用`PP-OCRv3`模型，识别模型使用的输入shape为`3,48,320`, 因此如果使用识别功能，需要添加参数`--rec_image_shape 3,48,320`，如果不使用默认的`PP-OCRv3`模型，则无需设置该参数。

<a name="211"></a>
#### 2.1.1 中英文模型

* 检测+方向分类器+识别全流程：`--use_angle_cls true`设置使用方向分类器识别180度旋转文字，`--use_gpu false`设置不使用GPU

  ```bash
  paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false --rec_image_shape 3,48,320
  ```

  结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度

  ```bash
  [[[28.0, 37.0], [302.0, 39.0], [302.0, 72.0], [27.0, 70.0]], ('纯臻营养护发素', 0.9658738374710083)]
  ......
  ```

- 单独使用检测：设置`--rec`为`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
  [[27.0, 459.0], [136.0, 459.0], [136.0, 479.0], [27.0, 479.0]]
  [[28.0, 429.0], [372.0, 429.0], [372.0, 445.0], [28.0, 445.0]]
  ......
  ```

- 单独使用识别：设置`--det`为`false`

  ```bash
  paddleocr --image_dir ./imgs_words/ch/word_1.jpg --det false --rec_image_shape 3,48,320
  ```

  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', 0.994467]
  ```


如需使用2.0模型，请指定参数`--version PP-OCR`，paddleocr默认使用PP-OCRv3模型(`--versioin PP-OCRv3`)。更多whl包使用可参考[whl包文档](./whl.md)

<a name="212"></a>

#### 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`, PP-OCRv3目前只支持中文和英文模型，其他多语言模型会陆续更新。

``` bash
paddleocr --image_dir ./imgs_en/254.jpg --lang=en --rec_image_shape 3,48,320
```

<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
[[[67.0, 51.0], [327.0, 46.0], [327.0, 74.0], [68.0, 80.0]], ('PHOCAPITAL', 0.9944712519645691)]
[[[72.0, 92.0], [453.0, 84.0], [454.0, 114.0], [73.0, 122.0]], ('107 State Street', 0.9744491577148438)]
[[[69.0, 135.0], [501.0, 125.0], [501.0, 156.0], [70.0, 165.0]], ('Montpelier Vermont', 0.9357033967971802)]
......
```

常用的多语言简写包括

| 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     |

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)


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

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。

* 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

```bash
[[[28.0, 37.0], [302.0, 39.0], [302.0, 72.0], [27.0, 70.0]], ('纯臻营养护发素', 0.9658738374710083)]
......
```

结果可视化

<div align="center">
    <img src="../imgs_results/whl/11_det_rec.jpg" width="800">
</div>


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## 3. 小结

通过本节内容，相信您已经熟练掌握PaddleOCR whl包的使用方法并获得了初步效果。

PaddleOCR是一套丰富领先实用的OCR工具库，打通数据、模型训练、压缩和推理部署全流程，您可以参考[文档教程](../../README_ch.md#文档教程)，正式开启PaddleOCR的应用之旅。