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# 多语言模型

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**近期更新**
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- 2021.4.9 支持**80种**语言的检测和识别
- 2021.4.9 支持**轻量高精度**英文模型检测识别
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PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,不仅提供了通用场景下的中英文模型,也提供了专门在英文场景下训练的模型,
和覆盖[80个语言](#语种缩写)的小语种模型。

其中英文模型支持,大小写字母和常见标点的检测识别,并优化了空格字符的识别:
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<div align="center">
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    <img src="../imgs_results/multi_lang/img_12.jpg" width="400" height="600">
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</div>

小语种模型覆盖了拉丁语系、阿拉伯语系、中文繁体、韩语、日语等等:

<div align="center">
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    <img src="../imgs_results/multi_lang/japan_2.jpg" width="600" height="300">
    <img src="../imgs_results/multi_lang/french_0.jpg" width="300" height="300">
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    <img src="../imgs_results/multi_lang/korean_0.jpg" width="400" height="300">
    <img src="../imgs_results/multi_lang/arabic_0.jpg" width="400" height="300">
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</div>

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本文档将简要介绍小语种模型的使用方法。

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- [1 安装](#安装)
    - [1.1 paddle 安装](#paddle安装)
    - [1.2 paddleocr package 安装](#paddleocr_package_安装)  

- [2 快速使用](#快速使用)
    - [2.1 命令行运行](#命令行运行)
    - [2.2 python 脚本运行](#python_脚本运行)
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- [3 自定义训练](#自定义训练)
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- [4 预测部署](#预测部署)
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38
- [4 支持语种及缩写](#语种缩写)
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<a name="安装"></a>
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## 1 安装

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<a name="paddle安装"></a>
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### 1.1 paddle 安装
```
# cpu
pip install paddlepaddle

# gpu
pip instll paddlepaddle-gpu
```
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<a name="paddleocr_package_安装"></a>
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### 1.2 paddleocr package 安装


pip 安装
```
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pip install "paddleocr>=2.0.6" # 推荐使用2.0.6版本
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```
本地构建并安装
```
python3 setup.py bdist_wheel
pip3 install dist/paddleocr-x.x.x-py3-none-any.whl # x.x.x是paddleocr的版本号
```
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<a name="快速使用"></a>
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## 2 快速使用

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<a name="命令行运行"></a>
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### 2.1 命令行运行

查看帮助信息

```
paddleocr -h
```

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79
* 整图预测(检测+识别)
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80 81 82 83 84 85 86

Paddleocr目前支持80个语种,可以通过修改--lang参数进行切换,具体支持的[语种](#语种缩写)可查看表格。

``` bash

paddleocr --image_dir doc/imgs/japan_2.jpg --lang=japan
```
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<div align="center">
    <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/release/2.1/doc/imgs/japan_2.jpg" width="800">
</div>

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92 93 94 95 96 97 98 99 100 101

结果是一个list,每个item包含了文本框,文字和识别置信度
```text
[[[671.0, 60.0], [847.0, 63.0], [847.0, 104.0], [671.0, 102.0]], ('もちもち', 0.9993342)]
[[[394.0, 82.0], [536.0, 77.0], [538.0, 127.0], [396.0, 132.0]], ('天然の', 0.9919842)]
[[[880.0, 89.0], [1014.0, 93.0], [1013.0, 127.0], [879.0, 124.0]], ('とろっと', 0.9976762)]
[[[1067.0, 101.0], [1294.0, 101.0], [1294.0, 138.0], [1067.0, 138.0]], ('後味のよい', 0.9988712)]
......
```

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* 识别预测
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103 104 105 106

```bash
paddleocr --image_dir doc/imgs_words/japan/1.jpg   --det false --lang=japan
```
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107

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108 109 110 111 112 113
结果是一个tuple,返回识别结果和识别置信度

```text
('したがって', 0.99965394)
```

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114
* 检测预测
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115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128

```
paddleocr --image_dir PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg --rec false
```

结果是一个list,每个item只包含文本框

```
[[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]]
......
```

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<a name="python_脚本运行"></a>
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### 2.2 python 脚本运行

ppocr 也支持在python脚本中运行,便于嵌入到您自己的代码中:

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* 整图预测(检测+识别)
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135 136 137 138 139 140

```
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# 同样也是通过修改 lang 参数切换语种
ocr = PaddleOCR(lang="korean") # 首次执行会自动下载模型文件
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# 可通过参数控制单独执行识别、检测
# result = ocr.ocr(img_path, det=False) 只执行识别
# result = ocr.ocr(img_path, rec=False) 只执行检测
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img_path = 'doc/imgs/korean_1.jpg '
result = ocr.ocr(img_path)
# 打印检测框和识别结果
for line in result:
    print(line)

# 可视化
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='/path/to/PaddleOCR/doc/korean.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
```

结果可视化:

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<div align="center">
    <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/release/2.1/doc/imgs_results/korean.jpg" width="800">
</div>
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ppocr 还支持方向分类, 更多使用方式请参考:[whl包使用说明](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.0/doc/doc_ch/whl.md)
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<a name="自定义训练"></a>
## 3 自定义训练
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ppocr 支持使用自己的数据进行自定义训练或finetune, 其中识别模型可以参考 [法语配置文件](../../configs/rec/multi_language/rec_french_lite_train.yml)
修改训练数据路径、字典等参数。

具体数据准备、训练过程可参考:[文本检测](../doc_ch/detection.md)[文本识别](../doc_ch/recognition.md),更多功能如预测部署、
数据标注等功能可以阅读完整的[文档教程](../../README_ch.md)

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<a name="预测部署"></a>
## 4 预测部署

除了安装whl包进行快速预测,ppocr 也提供了多种预测部署方式,如有需求可阅读相关文档:
- [基于Python脚本预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference.md)
- [基于C++预测引擎推理](./deploy/cpp_infer/readme.md)
- [服务化部署](./deploy/pdserving/README_CN.md)
- [端侧部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/deploy/lite/readme.md)
- [Benchmark](./doc/doc_ch/benchmark.md)



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<a name="语种缩写"></a>
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## 5 支持语种及缩写

| 语种 | 描述 | 缩写 | | 语种 | 描述 | 缩写 |
| --- | --- | --- | ---|--- | --- | --- |
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|英文|english|en| |乌克兰文|Ukranian|uk|
|法文|french|fr| |白俄罗斯文|Belarusian|be|
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|中文繁体|chinese traditional |ch_tra| |南非荷兰文 |Afrikaans |af|
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