1. PaddleOCR简介

PaddleOCR支持多种OCR相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型PP-OCR、PP-Structure和PP-ChatOCR，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。


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图1 - PaddleOCR特性

 PaddleOCR产品体系

1. PP-OCR（文字识别）

2. PP-Structure（面板分析，表格提取，关键信息抽取，面板复原）

3. PP-ChatOCR（融合LLM+OCR的通用文本图像智能分析系统）

4. 其他（半自动标注工具PPOCRLabel，以及一些OCR数据集等）

PaddleOCR官方仓库

PaddlePaddle/PaddleOCR: Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices) (github.com)

2. 环境配置

首先下载安装Anaconda，方便配置独立的Python环境。然后打开Anaconda Prompt输入以下命令创建一个新环境用于PaddleOCR的学习：

# 在命令行输入以下命令，创建名为paddle_env的环境
# 此处为加速下载，使用清华源
conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  # 这是一行命令

这里采用的Python版本为3.8，是此时的PaddleOCR（release 2.7）官方推荐的版本。请去官方的项目仓库中查看文档，以选择最适合当下发行版的Python版本。

然后安装PaddlePaddle，这是PaddleOCR的基础依赖，无论使用PP-OCR还是PP-Structure，都需要先安装此依赖。

如果使用GPU运算且安装了CUDA 9或CUDA 10，使用以下命令安装：

python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

如果仅使用CPU进行运算，使用以下命令安装：

python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

最后，安装PaddleOCR的whl包：

pip3 install "paddleocr>=2.6.0.3"

（PS：具体的版本还请参照当下官方文档推荐的版本）

3. 上手使用——以PP-Structure为例

在基础配置完成后，就可以选择感兴趣的模型进行训练、推理等工作了。这里以PP-Structure为例，来介绍PaddleOCR的基本使用。

PP-Structure包括了以下功能：

1. 图像方向分类

2. 面板分析

3. 表格提取

4. 关键信息抽取（语义实体识别SER、关系抽取RE）

5. 面板复原

3.1 基础功能使用

图像方向分类、面板分析、表格提取和版面复原都被封装在了PPStructure类中，直接使用此类即可完成这四项任务。

import os
import cv2
from paddleocr import PPStructure,draw_structure_result,save_structure_res

table_engine = PPStructure(show_log=True, image_orientation=True)

# 输出识别结果的目录
save_folder = './output'

# 输入图像的目录
img_path = 'ppstructure/docs/table/1.png'

# 读取图像
img = cv2.imread(img_path)

# 识别图像
result = table_engine(img)

# 保存结果
save_structure_res(result, save_folder, 'result')

# 版面恢复
from PIL import Image

# 选择字体文件
font_path = 'doc/fonts/simfang.ttf'
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
im_show = draw_structure_result(image, result,font_path=font_path)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

其中PPStructure在构造时可传入的参数包括：

show_log：是否在控制台打印日志
image_orientation：是否进行图像方向分类
table：是否进行表格识别
ocr：是否进行文字识别
layout：是否进行版面识别
recovery：是否进行版面恢复

通过设置这些参数，就可以控制PPStructure是否进行图像方向分类、面板分析、表格提取和版面复原这些任务。

在首次运行代码时，PPStructure类会自动下载所需的模型文件用于推理任务。

3.2 进阶功能使用

关键信息抽取的模型由于规模较大，其使用也较为复杂。

首先需要克隆完整的代码并安装依赖：

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
cd PaddleOCR
pip install -r requirements.txt
pip install -r ppstructure/kie/requirements.txt
pip install paddleocr -U

如果要自己训练模型，还需准备数据集。这里我们只使用推理模型，来大致体验一下使用效果，因此直接下载训练好的RE和SER模型：

wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar && tar -xf ser_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/re_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar && tar -xf re_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar

这里使用wget下载模型，如果你的机器没有配置wget，也可以直接复制后面的网址在浏览器中打开即可下载。

下载的文件为.tar格式，请不要手动解压（因为需要解压两次）。直接使用tar命令解压模型即可。

准备好要识别的数据，在conda中cd到./PaddleOCR/ppstructure/kie目录，然后使用命令行来启动模型：

python predict_kie_token_ser_re.py --kie_algorithm=LayoutXLM --re_model_dir=../inference/re_vi_layoutxlm_xfund_infer --ser_model_dir=../inference/ser_vi_layoutxlm_xfund_infer --use_visual_backbone=False --image_dir=./docs/kie/input/zh_val_42.jpg --ser_dict_path=../train_data/XFUND/class_list_xfun.txt --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf --ocr_order_method="tb-yx"

参数说明：

kie_algorithm：kie的算法

re_model_dir：RE模型的位置

ser_model_dir：SER模型的位置

image_dir：输入图像的位置

ser_dict_path：指定实体识别的类别的.txt文件，每行指定一种类别。XFUND数据集自带的类别文件为：

OTHER
QUESTION
ANSWER
HEADER

vis_font_path：识别结果可视化的字体

ocr_order_method：对OCR得到的实体进行排序的算法

识别结果会输出在output文件夹下。

4. 总结

本文介绍了PaddleOCR项目的上手使用，并以PP-Structure为例，用训练好的推理模型体验了该项目的使用。更深层次的客制化模型、训练模型等任务，还需在以后进行探索。