1 OCR介绍

OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别，是一种将不同类型的文档（如扫描的纸质文件、PDF文件或图像文件中的文本）转换成可编辑和可搜索的数据的技术。OCR技术能够识别和转换印刷或手写文字，广泛应用于数据录入、文档数字化和自动化处理领域。

OCR技术已经成为数字化时代不可或缺的一部分，它极大地方便了文本的转换和处理，为各个行业的数字化转型做出了贡献。随着技术的不断进步，OCR的应用范围将进一步拓宽，为更多领域带来便利和效率的提升。

1.1 基本原理

OCR技术通常涉及以下几个步骤：

• 图像获取：首先获取文档的图像，这可以通过扫描纸质文档或拍摄图片来实现。

• 预处理：对图像进行预处理，以提高识别的准确性。这包括去噪、调整对比度、校正扭曲、二值化等。

• 文本检测与分割：在预处理后的图像中检测文本区域，并将其分割为行、单词或字符。

• 字符识别：利用模式识别技术，识别分割出的字符或单词。

• 后处理：将识别结果进行校正和格式化，例如修正拼写错误、保持文本的结构和格式等。

1.2 技术发展

• 早期技术：早期的OCR系统依赖于简单的模板匹配技术，只能处理特定字体和格式。

• 进阶技术：随着机器学习和人工智能的发展，OCR技术引入了更复杂的算法，如神经网络，大大提高了识别的准确率和灵活性。

• 深度学习：最近，深度学习在OCR领域的应用取得了显著的进步，特别是在处理复杂场景和手写文本方面。

1.3 应用领域

1. 文档自动化处理：在办公自动化和文档管理系统中，OCR被用于快速输入和处理纸质文档。

2. 银行和金融：银行使用OCR技术处理支票和其他金融文件。

3. 法律和医疗领域：OCR有助于快速转换和管理大量的法律和医疗记录。

4. 教育和研究：在教育和学术研究中，OCR可用于数字化历史文档和图书。

5. 无障碍服务：OCR技术有助于为视觉障碍人士提供无障碍阅读服务。

1.4 挑战与限制

• 识别准确率：虽然现代OCR技术已经很先进，但仍然可能在复杂的布局或低质量图像中遇到识别准确性的问题。

• 语言和字体多样性：对于一些较少使用的语言或特殊的字体，OCR软件可能难以准确识别。

• 手写文本识别：手写文本的变化性和复杂性使得其识别难度较高。

1.5 未来发展方向

• 技术改进：不断改进OCR技术，提高对复杂文本和图像的处理能力。

• 深度学习的应用：利用深度学习模型进一步提升识别准确率和速度。

• 多语种支持：增强对多种语言和方言的支持能力。

• 集成与应用拓展：将OCR技术与其他技术结合，如自然语言处理（NLP），扩展到更多应用场景。

2 paddleocr介绍

PaddleOCR是由百度开发的一款开源光学字符识别（OCR）工具，基于PaddlePaddle深度学习框架。它专注于提供轻量级、灵活且高效的OCR解决方案，旨在帮助开发者和研究人员在各种应用场景中快速部署OCR功能。PaddleOCR涵盖了OCR的全流程，包括文本检测、文本识别和文本校正等环节。

PaddleOCR是一个功能强大且灵活的OCR工具，它基于深度学习技术，提供了高效和准确的文字识别能力。它的轻量级设计、多语种支持和易用性使其适用于多种应用场景。作为一个开源项目，PaddleOCR持续发展和完善，是构建OCR应用的优秀选择。随着技术的不断进步和应用需求的日益增长，PaddleOCR将在自动化处理和智能识别领域发挥更大的作用。

项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

体验地址：https://aistudio.baidu.com/application/detail/7658

2.1 核心特性

• 多语种支持： PaddleOCR支持多种语言的识别，包括英文、中文、日文、韩文等，满足全球化应用的需求。

• 高识别准确率： 基于先进的深度学习模型和算法，PaddleOCR在多个公开数据集上展现出优秀的识别性能。

• 轻量化模型： 提供了轻量级模型，适用于移动设备和边缘计算场景，能够在资源受限的环境中快速运行。

• 灵活易用： PaddleOCR提供了简洁的API和丰富的文档，使得开发者可以轻松集成OCR功能到自己的应用中。

• 开源社区： 作为一个开源项目，PaddleOCR拥有活跃的社区支持，持续更新和改进。

2.2 技术组成

• 文本检测： PaddleOCR使用深度学习模型来检测图像中的文本区域。它支持检测多种形状和布局的文本，如水平文本、倾斜文本和弯曲文本。

• 文本识别： 在检测出文本区域后，PaddleOCR使用文本识别模型来识别这些区域中的文字内容。

• 文本校正： 对于检测或识别过程中的错误，PaddleOCR提供了文本校正功能，以提高最终识别结果的准确性。

2.3 应用场景

• 文件数字化： PaddleOCR可用于将纸质文件或PDF文档转换为可编辑的数字格式。

• 身份验证： 在身份验证和KYC（了解你的客户）流程中，PaddleOCR可以用来识别身份证件上的信息。

• 自动化办公： 在自动化办公系统中，PaddleOCR可以用于自动处理和分析文档中的文字。

• 智能交通： 在智能交通系统中，PaddleOCR可以用于车牌识别和交通标志识别。

• 零售和商业分析： PaddleOCR可以应用于零售场景，用于识别收据、发票和产品标签上的信息。

2.4 性能优化和部署

• 模型优化： PaddleOCR针对不同的应用场景提供了多种优化后的模型，以满足性能和资源消耗之间的平衡。

• 跨平台部署： PaddleOCR支持在多种平台上部署，包括服务器、云平台、移动设备和IoT设备。

• 容器化和云服务： PaddleOCR支持容器化部署，也可以作为云服务提供OCR能力。

2.5 社区和支持

• 开源协作： 作为一个开源项目，PaddleOCR鼓励社区成员参与贡献，包括代码贡献、问题反馈和功能建议。

• 文档和示例： PaddleOCR提供了详细的文档、快速入门指南和丰富的应用示例，帮助开发者快速上手。

3 使用paddleocr进行文字识别

3.1 conda环境准备

conda环境准备详见：annoconda

3.2 运行环境构建

conda create --name paddleocr python=3.8
conda activate paddleocr

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
cd PaddleOCR

pip install paddlepaddle==2.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install -r requirements.txt


pip install paddleocr==2.7.0.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

3.3 模型下载

PP-OCR系列模型列表

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PP-OCRv4模型（15.8M）	ch_PP-OCRv4_xx	移动端&服务器端	推理模型 / 训练模型	推理模型 / 训练模型	推理模型 / 训练模型
中英文超轻量PP-OCRv3模型（16.2M）	ch_PP-OCRv3_xx	移动端&服务器端	推理模型 / 训练模型	推理模型 / 训练模型	推理模型 / 训练模型
英文超轻量PP-OCRv3模型（13.4M）	en_PP-OCRv3_xx	移动端&服务器端	推理模型 / 训练模型	推理模型 / 训练模型	推理模型 / 训练模型

• 超轻量OCR系列更多模型下载（包括多语言），可以参考PP-OCR系列模型下载，文档分析相关模型参考PP-Structure系列模型下载

PaddleOCR场景应用模型

行业	类别	亮点	文档说明	模型下载
制造	数码管识别	数码管数据合成、漏识别调优	光功率计数码管字符识别	下载链接
金融	通用表单识别	多模态通用表单结构化提取	多模态表单识别	下载链接
交通	车牌识别	多角度图像处理、轻量模型、端侧部署	轻量级车牌识别	下载链接

• 更多制造、金融、交通行业的主要OCR垂类应用模型（如电表、液晶屏、高精度SVTR模型等），可参考场景应用模型下载

根目录下创建models目录

mkdir models

下载检测模型：ch_PP-OCRv4_det_infer.tar

下载方向分类器：ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar

下载识别模型：ch_PP-OCRv4_rec_infer.tar

下载完成后，解压存储到models目录中

3.4 识别效果展示

3.4.1 文字检测

python tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./models/ch_PP-OCRv4_det_infer"

3.4.2 端到端识别

python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00006737.jpg" --det_model_dir="./models/ch_PP-OCRv4_det_infer" --rec_model_dir="./models/ch_PP-OCRv4_rec_infer" --cls_model_dir="./models/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer"

其他识别结果展示

3.5 代码调用进行识别

from paddleocr import PaddleOCR
from PIL import Image
import numpy as np


image = Image.open('../data/credit01.jpg')
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False, ocr_version='PP-OCRv3')
text = ocr.ocr(np.asarray(image), cls=True)
for t in text[0]:
    print(t[1])

输入图片：

识别结果：

('浦发银行', 0.9934564232826233)
('UnionPay', 0.9892090559005737)
('银联', 0.9966715574264526)
('SPDBANK', 0.9192584156990051)
('45641880010', 0.8774389624595642)
('010', 0.9592215418815613)
('4564', 0.95279860496521)
('MONTH/YEAR', 0.9459193348884583)
('MONTH/YEAR', 0.9803943634033203)
('00/00', 0.9096955060958862)
('VALID', 0.9954994320869446)
('00/00', 0.901260256767273)
('VALID', 0.8590766787528992)
('FROM', 0.8717232942581177)
('THRU', 0.8828291296958923)
('VISA', 0.9928451180458069)
('WANGWANGWANG', 0.9333059191703796)
('信用卡', 0.9985775947570801)