[paddleocr]ppocrv5调用例子

2. 本地安装

请参考安装指南完成PaddlePaddle 3.0的安装,然后安装paddleocr。

# 安装 paddleocr
pip install paddleocr==3.0.0

3. 命令行方式推理

# 运行 PP-OCRv5 推理
paddleocr ocr -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_002.png --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False --use_textline_orientation False 

# 运行 PP-StructureV3 推理
paddleocr pp_structurev3 -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/pp_structure_v3_demo.png --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False

# 运行 PP-ChatOCRv4 推理前,需要先获得千帆API Key
paddleocr pp_chatocrv4_doc -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/vehicle_certificate-1.png -k 驾驶室准乘人数 --qianfan_api_key your_api_key --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False 

# 查看 "paddleocr ocr" 详细参数
paddleocr ocr --help

4. API方式推理

4.1 PP-OCRv5 示例

from paddleocr import PaddleOCR
# 初始化 PaddleOCR 实例
ocr = PaddleOCR(
    use_doc_orientation_classify=False,
    use_doc_unwarping=False,
    use_textline_orientation=False)
# 对示例图像执行 OCR 推理 
result = ocr.predict(
    input="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_002.png")
# 可视化结果并保存 json 结果
for res in result:
    res.print()
    res.save_to_img("output")
    res.save_to_json("output")
03-18
### PP-OCRv4 使用教程及相关信息 #### 关于 PP-OCRv4 的简介 PP-OCRv4 是百度飞桨开源的一个高性能 OCR 工具包,支持多种文字检测和识别任务。它基于 PaddlePaddle 开发,在性能优化方面表现出色,并提供了丰富的预训练模型供开发者使用[^1]。 #### PP-OCRv4 GitHub 项目地址 PP-OCRv4 的官方 GitHub 地址如下: [https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 此链接包含了完整的文档、代码以及模型下载说明。通过访问该页面,可以获取到详细的安装指南、推理流程以及部署方法。 #### 推理详解及部署实现 为了帮助理解 PP-OCRv4 的工作原理及其实际应用,以下是几个关键点: 1. **环境准备** 需要先配置好 Python 和 PaddlePaddle 环境。具体步骤可参照 README 文件中的指导完成依赖项的安装。 2. **模型加载与初始化** 下面是一个简单的 C# 调用示例,展示了如何加载并初始化 PP-OCRv4 模型: ```csharp var model_v4 = await OnlineFullModels.ChineseV4.DownloadAsync(); var all_v4 = new PaddleOcrAll(model_v4, PaddleDevice.Mkldnn()); all_v4.AllowRotateDetection = true; // 允许识别有角度的文字 all_v4.Enable180Classification = false; // 不启用超过90度的角度分类功能 ``` 上述代码片段来自社区贡献者的实践案例,适用于 .NET 平台下的开发需求[^2]。 3. **运行推理过程** 完成上述准备工作之后,调用 `all_v4` 对象即可执行图片上的文字检测与识别操作。整个流程包括但不限于图像输入处理、特征提取、预测输出解析等环节。 4. **应用场景举例——车牌识别** 如果目标是构建一套高效的车牌识别方案,则可以选择利用 PP-OCR 提供的定制化模块组合来达成目的。例如采用 ch_PP-OCRv3_det 加上 ch_PP-OCRv3_rec 来分别负责定位框绘制与字符序列生成的任务[^3]。 #### 注意事项 在正式投入使用之前,请务必确认所选硬件设备满足最低计算能力要求;另外考虑到不同场景下数据分布差异较大,可能还需要针对特定领域做进一步微调或者重新训练部分参数权重以提升最终效果表现水平。 ```python from paddleocr import PaddleOCR # 初始化OCR实例 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch') # 执行单张图片的OCR分析 result = ocr.ocr('example.jpg', cls=True) for line in result: print(line) ``` 以上为一段基础版Python脚本演示了怎样快速启动一个中文文本扫描器服务端口程序例子
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值