一键即起开箱即用部署强悍中英文OCR本地服务

PaddleOCR CPU 镜像

本期和大家分享一个一键就可以开箱集用的OCR docker 本地服务。

众所周知 PaddleOCR 是一个百度 PaddlePaddle 中非常有名的OCR框架，它包含了丰富的中英文模型。官方也提供给了 GPU 的 docker 镜像，但是基于 GPU 的镜像，对于很多小伙伴来说有点大材小用了。因为很多小伙伴不需要去训练自己的数据集和调参，只要用成熟的模型就足够了。另外，无论在 Windows 还是 Linux 中，大家配置安装 nvidia GPU 镜像都是比较麻烦。因此，这次特地为大家打造了这样一个 CPU 的 PaddleOCR 镜像，并且把常规的模型都预装到镜像中了，大家一键就能部署强悍的本地 OCR 服务。只需要安装 Docker 即可，也支持 Mac。

文字效果

先来看一个文字识别的效果吧，图片中这家店铺使用了非常规的中文字体，但PaddleOCR依然完全识别了出来。

获取镜像

具体获取方式为：关注 MyEncyclopedia 公众号，回复 docker-paddleocr

下面的命令一键起了这个镜像，注意，大家要将 me-paddleocr 替换成公众号中的镜像名。

docker run -it me-paddleocr bash 

进入容器后，我们已经在 /proj目录，通过 ls 可以发现有如下文件，三个图片demo输入文件，scene.png, engtest.jpg, me.png 和 demo_ch.py。

命令行识别

通过 PaddleOCR 内置的命令可以最快捷地识别文字，命令格式如下。

paddleocr --image_dir scene.png --use_angle_cls true --lang ch --use_gpu false

输出为，最后两行为识别出的两处文字及其位置。

ppocr INFO: **********scene.png**********
ppocr DEBUG: dt_boxes num : 2, elapse : 0.1184682846069336
ppocr DEBUG: cls num  : 2, elapse : 0.016251802444458008
ppocr DEBUG: rec_res num  : 2, elapse : 0.041384220123291016
ppocr INFO: [[[152.0, 83.0], [402.0, 81.0], [402.0, 135.0], [153.0, 137.0]], ('匠牛饺子', 0.94130754)]
ppocr INFO: [[[412.0, 183.0], [450.0, 183.0], [450.0, 206.0], [412.0, 206.0]], ('匠牛', 0.7368352)]

代码识别

当然了，为了方便查看结果，需要通过代码来实现。下面展示镜像内置的三个demo图片的执行python 代码 demo_ch.py 后的输出效果。

结果展示

图片一：门头照片

图片二：中英文混合的试卷

图片三：中英文混合Logo

demo_ch.py

附上 demo_ch.py 源代码，不做赘述。

from paddleocr import PaddleOCR
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

def cv2ImgAddText(img, text, left, top, textColor=(0, 0, 0), textSize=20):
    if (isinstance(img, np.ndarray)):
        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    fontStyle = ImageFont.truetype('wqy-zenhei.ttc', textSize, encoding="utf-8")
    draw.text((left, top), text, textColor, font=fontStyle)
    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

ocr = PaddleOCR()
img_path = '/proj/scene.png'

result = ocr.ocr(img_path, rec=True)
print(f"The predicted text box of {img_path} are follows.")

image = cv2.imread(img_path)
boxes = [[line[0][0], line[0][1], line[0][2], line[0][3]] for line in result]
texts = [line[1][0] for line in result]

for box, text in zip(boxes, texts):
    box = np.reshape(np.array(box), [-1, 1, 2]).astype(np.int64)
    print(box)
    image = cv2.polylines(np.array(image), [box], True, (255, 0, 0), 2)
    image = cv2ImgAddText(image, text, box[0][0][0] - 10, box[0][0][1] - 10, textColor=(0, 255, 0), textSize=20)

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(image)
plt.savefig('/proj/result.jpg')

结束语

PaddleOCR最为市面上最好的开源中文 OCR 引擎之一，其强悍的效果可以达到开箱即用，本期基于 CPU 的预制镜像更降低了大家使用的门槛。本系列后续会和大家分享如何在 PaddleOCR GPU 镜像中去训练自己的数据集，来提升特定字体的准确度，大家喜欢的话不要忘记一键三连哦。同时也可以关注 MyEncyclopedia 微信公众号以及B站频道，下次再见。