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paddle ocr 安装过程

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1.首先下载并安装python3.7.8 64位，系统是win10 64位

链接地址：

注：安装时Add path勾选

2.进入命令提示符界面 

3.升级pip版本

python -m pip install --upgrade pip

4.安装PaddlePaddle

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

5.检查PaddlePaddle是否成功

python
import paddle.fluid as fluid
fluid.install_check.run_check()

出现Your Paddle Fluid is installed successfully! Let's start deep Learning with Paddle Fluid now，表示安装成功

6.下载 自己搜索一下安装包，可先用pip list查看一下是否安装过

7.拷贝shapely安装包到Python安装目录下的libs文件夹

 进入该目录后，执行

pip install Shapely-1.8.1.post1-cp38-cp38-win_amd64.whl

8.使用git工具下载运行库

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

或者：

git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

9.进入下载库PaddleOCR文件夹，安装第三方依赖项

python -m pip install -r requirements.txt

10.下载训练库，权重文件

ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar-识别权重

ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar-方向分类权重

ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar-检测权重

下载到本地之后分别进行解压，创建一个 inference 文件夹，把前面解压后的三个文件夹放入 inference 中，再把 inference 文件夹放入 PaddleOCR 中，最终树形目录结构效果如下：

image.png

11.测试实例

python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_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

(1)问题没有模块：cv2，解决：

pip install opencv-python -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

(2)问题没有模块：skimage，解决：到网站

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

下载scikit_image-0.19.2-cp38-cp38-win_amd64.whl(注意cp38与python3.8对应)

(3)其他缺少的模块，一般直接安装pip install 模块名称  即可解决

以上环境配置好之后，就可以使用 PaddleOCR 进行识别了，在PaddleOCR 项目环境下打开终端，根据自己情况，输入下面三种类型中的一种即可完成文本识别

<1>使用 gpu，识别单张图片

python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True

<2>使用 gpu ，识别多张图片

python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True

<3>不使用gpu，识别单张图片

python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_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

里面有两个参数需要自己配置一下，参数说明：

image_dir -> 为需要识别图片路径或文件夹；

det_model_dir -> 存放识别后图片路径或文件夹；

PaddleOCR 识别一张图片很快，只用 CPU 的话，也只需要两三秒

12.显示结果

image.png