PaddleOCR快速入门指南：从安装到实战应用
项目地址: https://gitcode.com/paddlepaddle/PaddleOCR 前言
PaddleOCR作为一款强大的OCR工具库，凭借其出色的识别精度和易用性，已成为开发者处理文本识别任务的首选工具之一。本文将全面介绍PaddleOCR的安装配置、基础使用以及进阶功能，帮助开发者快速上手并应用于实际项目。
环境准备
PaddlePaddle安装
在使用PaddleOCR前，需要先安装其基础框架PaddlePaddle。根据硬件环境不同，安装方式有所区别：
GPU版本安装（需CUDA 11支持）
pip install "paddlepaddle-gpu<=2.6"
CPU版本安装
python -m pip install "paddlepaddle<=2.6"
注意：Windows用户安装Shapely时若遇到模块找不到错误，需手动下载对应版本的whl文件进行安装。
PaddleOCR安装
安装核心OCR功能包：
pip install "paddleocr>=2.0.1"
快速体验
命令行使用
PaddleOCR提供了便捷的命令行接口，可快速进行文本检测与识别。
基础功能
全流程识别（检测+方向分类+识别）
paddleocr --image_dir ./test_img.jpg --use_angle_cls true --lang en
仅文本检测
paddleocr --image_dir ./test_img.jpg --rec false
仅文本识别
paddleocr --image_dir ./word.png --det false --lang en
多语言支持
PaddleOCR支持80+种语言识别，通过--lang参数切换：
paddleocr --image_dir ./multi_lang.jpg --lang=fr # 法语识别
常用语言缩写对照：
- 中文：ch
- 英文：en
- 法语：fr
- 德语：german
- 日语：japan
- 韩语：korean
版本选择
PaddleOCR默认使用PP-OCRv4模型，也可指定其他版本：
paddleocr --image_dir ./test.jpg --ocr_version PP-OCRv3
Python API使用
对于更复杂的应用场景，可通过Python API进行集成开发。
基础识别示例
from paddleocr import PaddleOCR
# 初始化OCR引擎（首次运行会自动下载模型）
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en')
# 执行识别
img_path = 'document.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
# 输出结果
for line in result[0]:
print(f"文本框：{line[0]}，文本：{line[1][0]}，置信度：{line[1][1]}")
结果可视化
from PIL import Image
from paddleocr import draw_ocr
# 可视化标注
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result[0]]
texts = [line[1][0] for line in result[0]]
scores = [line[1][1] for line in result[0]]
annotated_img = draw_ocr(image, boxes, texts, scores,
font_path='./fonts/simfang.ttf')
Image.fromarray(annotated_img).save('result.jpg')
大图切片处理
对于高分辨率图像，可采用滑动窗口切片处理：
slice_config = {
'horizontal_stride': 300, # 水平步长
'vertical_stride': 500, # 垂直步长
'merge_x_thres': 50, # 水平合并阈值
'merge_y_thres': 35 # 垂直合并阈值
}
results = ocr.ocr("large_image.jpg", slice=slice_config)
进阶功能
PDF文档处理
PaddleOCR支持直接处理PDF文档，并可指定识别页数：
ocr = PaddleOCR(lang="ch", page_num=5) # 只处理前5页
pdf_results = ocr.ocr("document.pdf")
自定义模型集成
开发者可将自训练模型集成到PaddleOCR中，只需修改模型配置即可切换使用自定义模型。
版本特性对比
| 版本 | 主要特性 |
|---|---|
| PP-OCRv4 | 支持中英检测识别、方向分类、多语言识别 |
| PP-OCRv3 | 基础多语言支持 |
| PP-OCRv2 | 仅中英文支持 |
| PP-OCR | 初始版本 |
结语
通过本文介绍，您应该已经掌握了PaddleOCR的基本使用方法。无论是简单的命令行调用，还是复杂的Python集成开发，PaddleOCR都能提供强大的支持。建议开发者根据实际需求选择合适的模型版本，并合理配置参数以获得最佳识别效果。
对于更高级的文档分析功能，如表格识别、版面分析等，PaddleOCR也提供了专门的工具链，可满足各类复杂场景的需求。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
