python本地布署百度飞桨实现文字提取

原创已于 2025-10-20 18:51:44 修改 · 449 阅读

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#python #飞桨 #文字识别

于 2025-10-18 13:39:52 首次发布

安装飞桨（PaddlePaddle）框架

确保Python环境为3.6及以上版本，推荐使用Anaconda管理环境。通过以下命令安装飞桨CPU或GPU版本：

# CPU版本
pip install paddlepaddle

# GPU版本（需提前配置CUDA和cuDNN）
pip install paddlepaddle-gpu

插入

安装PaddleOCR工具包

PaddleOCR是飞桨提供的OCR工具库，支持文字检测、方向分类和文字识别。安装命令如下：

pip install paddleocr

准备本地模型文件

PaddleOCR支持中英文等多种语言模型。下载预训练模型到本地：

# 下载中英文超轻量OCR模型（检测+方向分类+识别）
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_cls_infer.tar

# 解压模型文件
tar -xvf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
tar -xvf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
tar -xvf ch_PP-OCRv3_cls_infer.tar

编写Python识别代码

创建Python脚本（如ocr_demo.py），使用以下代码加载模型并识别图片：

python

from paddleocr import PaddleOCR

# 初始化OCR引擎
ocr = PaddleOCR(
    det_model_dir='./ch_PP-OCRv3_det_infer',
    rec_model_dir='./ch_PP-OCRv3_rec_infer',
    cls_model_dir='./ch_PP-OCRv3_cls_infer',
    use_angle_cls=True,
    lang='ch'
)

# 识别本地图片
img_path = 'test.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)

# 输出识别结果
for line in result:
    print(line)

插入

处理识别结果

识别结果包含文本框坐标和文本内容，可通过以下代码格式化输出：

python

for idx in range(len(result)):
    res = result[idx]
    for line in res:
        print(f"文本: {line[1][0]}, 置信度: {line[1][1]:.2f}")

性能优化建议

对于本地部署，可通过以下方式提升效率：

使用GPU版本减少推理时间
开启多线程处理（设置use_mp=True）
调整rec_batch_num参数批量处理识别任务
对静态图像使用--use_tensorrt加速（需安装TensorRT）

常见问题解决

若遇到模型加载失败，检查：

模型路径是否正确
飞桨版本是否匹配（建议2.0+）
依赖库是否完整（可通过pip install -r requirements.txt安装）

识别效果不佳时：

尝试更高精度模型（如服务器版）
预处理图片（调整对比度、去噪）
添加自定义字典（通过rec_char_dict_path参数指定）