PaddleOCR使用笔记之快速使用

最新推荐文章于 2025-09-06 22:08:58 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-06 22:08:58 发布 · 693 阅读

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第1步，安装环境

安装`paddlepaddle-gpu`

安装CUDA 10.0对应的飞桨2.0.0，GPU版本：

# 创建虚拟环境
conda create -n paddle_env python=3.7

# 进入虚拟环境
activate paddle_env

# 安装paddlepaddle-gpu
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1.post100 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html

查看详细安装步骤

下载`PaddleOCR`

进入GitHub下载PaddleOCR，并解压在指定目录中，如PaddleOCR-dygraph。

第2步，下载推理模型

模型简介	模型名称	推荐场景	检测模型	方向分类器	识别模型
中英文超轻量OCR模型（9.4M）	ch_ppocr_mobile_v2.0_xx	移动端&服务器端	推理模型 / 预训练模型	推理模型 /

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paddleocr的基本使用

potato123232的博客

01-11

4809

我使用的系统为windows，python版本为python3.7，paddleocr版本为2.7.0.2我的显卡是GTX970M，估计是硬件问题，后续使用代码的时候如果使用GPU就不能预测出结果，但CPU可以预测出结果。但在更新CUDA后，在任务管理器中可以查看到GPU的使用情况(之前很少)综上所述下面安装paddlepaddle-gpu版流程是不一定正确的。

PaddleOCR使用详解

最新发布

Ashley的小窝

09-06

2608

PaddleOCR 是基于百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习框架的开源文字识别工具套件。它提供了从数据准备 → 文本检测 → 文本识别 → 后处理的完整OCR解决方案。PaddleOCR 支持中英文以及 80+ 种语言，还可以处理竖排、弯曲、手写等复杂文本场景，应用广泛，例如票据识别、文档数字化、车牌识别、工业场景等。

paddlOCR文字检测模型训练

qq_40839674的博客

09-13

573

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar

PaddleOCR快速使用教程

LingYi_5的博客

05-29

7003

本文介绍了PaddleOCR图片文字检测识别的快速使用教程。主要内容包括：环境搭建（创建Python 3.8虚拟环境并安装相关库）、权重文件下载（检测和识别模型）、快速应用步骤（通过命令行或自定义脚本执行识别）。文章还提供了报错解决方案（CUDA相关dll文件缺失问题），并附有示例代码和运行结果说明。整个过程从程序下载到实际应用共分四个步骤，适合想快速体验PaddleOCR功能的用户。

paddleOCR的使用

wsq的博客

07-24

745

3、调研 PPOCRLabel模块文本标注功能使用自定义数据集、训练检测模型、训练识别模型。2、windows11主机虚拟环境搭建文本标注环境、模型训练环境。

PaddleOCR使用笔记-快速安装

快乐的小小程序猿

09-04

923

PaddleOCR使用笔记 Linux环境下快速安装首先查看一下自己的cuda版本（10.1.168） cat /usr/local/cuda/version.txt 再看一下cuDNN的版本（7.6.1） cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 安装好docker和nvidia-docker后【参考教程：https://lexiaoyuan.blog.csdn.net/article/details/11

PaddleOCR使用笔记-快速使用

快乐的小小程序猿

09-04

904

PaddleOCR使用笔记 Linux环境下快速使用参考https://gitee.com/lexiaoyuan/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/quickstart.md中的步骤，inference模型下载，这里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/dygraph_v2.0/ch

PaddleOCR使用笔记- 安装与使用

快乐的小小程序猿

09-04

1050

PaddleOCR使用笔记 Windows环境下快速安装在本地就安装cpu版本的PaddlePaddle 创建虚拟环境 conda create -n paddle python=3.8 进入Anaconda虚拟环境 activate paddle 安装cpu版本的PaddlePaddle python -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 使用git，下载Pad

PaddleOCR使用笔记-文字检测训练

快乐的小小程序猿

09-04

1828

PaddleOCR使用笔记 Linux环境下文字检测训练官方文档：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.0/doc/doc_ch/detection.md 数据准备从官网下载icdar2015数据集，首次下载需注册。将下载到的数据集解压到工作目录下，解压在 PaddleOCR/train_data/ 下，并下载单独的标注文件（PaddleOCR将零散的标注文件整理成单独的标注文件） # 在PaddleOCR路径

paddleocr的使用

m0_61896061的博客

08-22

1783

paddleocr的使用笔记

PaddleOCR使用

hai_fellow_Z的博客

02-22

1835

1、下载PaddleOCR https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/installation.md https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 2、安装PaddlePaddle https://paddlepaddle.org.cn/install/quick 3、部署 https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guide

【亲测免费】 PaddleOCR 使用教程

gitblog_00776的博客

09-14

1815

PaddleOCR 使用教程 1. 项目介绍 PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 的 OCR（光学字符识别）工具库，旨在提供丰富、领先且实用的 OCR 工具，帮助开发者训练出更好的模型并应用于实际场景中。PaddleOCR 支持多种语言的识别，并提供了数据标注和合成工具，支持在服务器、移动设备、嵌入式设备和物联网设备上进行训练和部署。 2. 项目快速启动 2.1 安装 Pad...

PaddleOCR使用与部署

龙井茶的Sky

01-19

7114

随着人工智能的不断发展，大模型技术的发展也加速迭代，由此衍生出来的RAG等技术也在不断进入使用场景。对于OCR的需求也在不断增加。正好用到了PaddleOCR，然后借机就对其使用和部署做了一些工作，然后把过程与问题解决正好记录下，以备不时之需。一、PaddleOCR是什么？PaddleOCR是一个基于飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台开发的开源OCR工具库。OCR（OpticalCharacterRecognition）即光学字符识别，是指将图片中的文字转化为可编辑、可搜索的文本。

paddleocr 使用教程

juluwangriyue的博客

02-02

1万+

【PaddleOCR的简单使用】

qq_43479628的博客

11-15

9208

【PaddleOCR的简单使用，及对官网低代码平台简单使用】

PaddleOCR的快速使用

YOULANSHENGMENG的博客

06-28

5525

PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的 OCR 工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。

PaddleOCR文字识别技术

05-29

### PaddleOCR 文字识别技术及相关使用方法 PaddleOCR 是基于飞桨（PaddlePaddle）开发的 OCR 工具库，具有强大的文字识别功能。它能够快速准确地识别文档中的文字内容，将纸质文档转化为电子文档，方便后续编辑和处理[^1]。无论是扫描的书籍、报纸还是手写的笔记，都可以通过 PaddleOCR 进行文字识别。 #### 1. PaddleOCR 的核心特性 PaddleOCR 基于深度学习技术实现，官方提供了训练好的权重文件，用户无需担心模型训练问题[^2]。以下是其主要特性： - **超轻量级模型**：总模型仅 8.6MB，适合资源受限的场景。 - **多语言支持**：单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。 - **多种算法支持**：包含多种文本检测和识别训练算法，满足不同场景需求。 #### 2. 使用 Python 和 PaddleOCR 实现文字识别在数字化时代，文本识别技术广泛应用于文档自动化处理、内容审核、智能交互等场景。结合 Python 和 PaddleOCR 库，可以轻松实现图片中的文字识别功能[^3]。以下是安装和使用的基本步骤： ##### 安装必备工具包首先需要安装 PaddleOCR 及其依赖项。可以通过以下命令完成安装： ```bash pip install paddlepaddle pip install paddleocr ``` ##### 示例代码以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 PaddleOCR 进行图片文字识别： ```python from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # 初始化 PaddleOCR ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # 设置为中文模式 # 读取图片路径 img_path = 'example.jpg' # 进行文字识别 result = ocr.ocr(img_path, cls=True) # 输出识别结果 for line in result: print(line) ``` #### 3. PaddleOCR 部署实践根据官方文档，PaddleOCR 提供了多种部署方式。相比基于 Python 的服务部署方式，C++ 服务部署性能更优。以下是一个基于 PaddleServing v0.9.0 的 C++ 部署过程概述[^4]： 1. **基础环境准备**：确保系统已安装必要的依赖项，如 Docker 和 NVIDIA GPU 驱动（如果使用 GPU）。 2. **下载 Serving 开发镜像**：使用 CPU 版本的 serving 开发镜像。 3. **配置模型文件**：将 PaddleOCR 模型文件加载到 Serving 中。 4. **启动服务**：通过配置文件启动服务，并测试其性能。 #### 注意事项 - 如果需要更高的识别精度，可以尝试调整模型参数或使用自定义训练模型。 - 在实际应用中，需注意图片质量对识别效果的影响。 --- ###

PaddleOCR使用笔记之快速使用

第1步，安装环境

安装paddlepaddle-gpu

下载PaddleOCR

第2步，下载推理模型

安装`paddlepaddle-gpu`

下载`PaddleOCR`