paddleocr快速安装使用（笔记）

安装参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/installation.md

安装

1.安装cpu版本paddle
python -m pip install paddlepaddle==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

2.用码云下载paddleocr项目并解压
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

3.安装第三方库
pip3 install -r requirements.txt

4.模型下载
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/quickstart.md

轻量级模型的模型文件似乎缺少东西，使用通用模型，下载画红线的三个文件并解压，组合成如下文件结构（忽略mobile_det和mobile_rec,轻量模型）。
det：检测模型。
cls:方向分类器。
rec:识别模型。

最终目录结构

试一下

测试图片：

G:\github\\PaddleOCR>
python tools/infer/predict_system.py 
--image_dir="test" 
--det_model_dir="inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/"
--rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/" 
--cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" 
--use_angle_cls=True 
--use_space_char=True 
--use_gpu=False

注释：
python tools/infer/predict_system.py
–image_dir=“test” #图片或所在文件夹
–det_model_dir=“inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/” #检测模型目录
–rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/" #识别模型目录
–cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" #方向分类器目录
–use_angle_cls=True #使用方向分类器
–use_space _char=True #预测空格字符
–use_gpu=False

cmd输出：
[2021/01/02 19:09:44] root INFO: dt_boxes num : 39, elapse : 24.176945447921753
[2021/01/02 19:09:57] root INFO: cls num : 39, elapse : 6.6749467849731445
[2021/01/02 19:10:09] root INFO: rec_res num : 39, elapse : 11.44210934638977
[2021/01/02 19:10:11] root INFO: Predict time of yu_test\1.jpeg: 51.551s
[2021/01/02 19:10:13] root INFO: 山东省医, 0.997
[2021/01/02 19:10:13] root INFO: （电子）, 1.000
[2021/01/02 19:10:17] root INFO: 据代码：37060120, 0.992
[2021/01/02 19:10:17] root INFO: 票据号码：1500175912, 0.942
[2021/01/02 19:10:19] root INFO: 交款人统一社会信用代码：, 0.959
[2021/01/02 19:10:19] root INFO: 校验码：, 0.936
[2021/01/02 19:10:19] root INFO: d141be, 0.996
[2021/01/02 19:10:19] root INFO: 文款人：沈俊宇, 0.879
[2021/01/02 19:10:21] root INFO: 数量/单位, 0.944
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 金额（元）, 0.770
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 项目名称, 0.973
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 务注, 0.674
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 项目名称, 0.756
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 数量/单位金额（元）各注, 0.879
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 箱：0, 0.617
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 出查体费, 0.824
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 1.00, 0.903
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 40.00, 0.991
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 金合计（大写）肆拾元整, 0.961
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: （小写）40.00, 0.955
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 业务流水号：ME182111, 0.929
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 门诊号：212020, 0.999
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 或诊日期：20201112, 0.941
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 医保类型：全自费, 0.934
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 医疗机构类型：保健院, 0.929
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 医保编号：, 0.972
[2021/01/02 19:10:24] root INFO: 性别：男, 0.913
[2021/01/02 19:10:25] root INFO: 其他支付：0.00, 0.971
[2021/01/02 19:10:25] root INFO: 个人账户支付：0.00, 0.997
[2021/01/02 19:10:25] root INFO: 医保统等基全支付：0.00, 0.917
[2021/01/02 19:10:25] root INFO: 个人现金支付：40.00, 0.988
[2021/01/02 19:10:25] root INFO: 信个人自付：0.00, 0.966
[2021/01/02 19:10:25] root INFO: 自费：0.00, 0.988
[2021/01/02 19:10:25] root INFO: 海报新间, 0.926
[2021/01/02 19:10:25] root INFO: 报业, 0.999
[2021/01/02 19:11:26] root INFO: The visualized image saved in ./inference_result
s/1.jpeg

可视化识别结果默认保存在./inference_results文件夹里面

写个脚本，不用每次输命令

#coding=utf-8
import os
from cv2 import *

img_path="./image_test"
det_model="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/"
cls_model="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/"
rec_model="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/"

shell="python tools/infer/predict_system.py"+" "
shell+="--det_model_dir="+"\""+det_model+"\""+" "
shell+="--cls_model_dir="+"\""+cls_model+"\""+" "
shell+="--rec_model_dir="+"\""+rec_model+"\""+" "
shell+="--use_angle_cls=True"+" "
shell+="--use_space_char=True"+" "
shell+="--use_gpu=False"+" "
shell+="--image_dir="+"\""+img_path+"\""

if __name__=="__main__":
    #paddleOCR检测，将检测结果写入文件
    os.chdir("./PaddleOCR")
    with os.popen(shell) as out:
        text=out.read()
        print(text)
        with open("../result.txt","w") as f:
            f.write(text)

    #读取结果图片
    os.chdir("./inference_results")
    
    namedWindow("result",0)
    for root,dirs,files in os.walk("./"):
        for f in files:
            imshow("result",imread(f,-1))   
            waitKey(0)
    destroyAllWindows()