项目简介

PaddleOCR百度飞桨打造的一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。

调用该服务（Python）：

import requests
import json

url = 'http://IP:8090/ocr'
files = {'file': open('./demo.jpg', 'rb')}
r = requests.post(url, files=files)
print(r.text)

最终效果：

除了使用Python进行POST请求，在其他语言中，如C、Java等依然可以使用POST方法对服务进行标准化的请求。

PaddleOCR的调用方式

基于PaddleHub方式调用PaddleOCR服务

• 关于PaddleHub介绍：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
• 使用PaddleHub调用服务：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/507159
• 在线体验PaddleOCR：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr

基于PaddleOCR wheel包对PP-OCR系列模型的快速使用

• https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/quickstart.md

其他的一些使用方法可以去看PaddleOCR使用说明

如何使用

1. 下载源代码：PaddleOCR-Flask-deploy
2. 安装好本地需要的环境（paddlepaddle、paddleocr、以及requirements.txt）；
3. 根据需求，修改server.py第97行IP（如果本地测试，建议127.0.0.1，如果云端部署，建议0.0.0.0）；
4. 在此文件夹下启用服务：

python server.py

'''
 * Debugger is active!
 * Debugger PIN: 109-572-001
 * Running on http://127.0.0.1:8090/ (Press CTRL+C to quit)
'''

4. 根据输出访问：http://ip:8090/ ，如果页面可以访问，即表示服务正常启动，可以做请求；

5. 进入post文件夹下，修改第4行url为上述输出url，修改第5行请求的图片名称，终端运行：

python test-post.py

'''
{
  "服务状态": "success",
  "识别时间": "3.2900s",
  "识别结果": [
    "健康宝",
    "2022年06月02日",
    "19:38:23",
    "未见异常②",
    "④核酸",
    "阴性",
    "时间",
    "#疫苗",
    "查看",
    "名",
    "姓",
    "李*",
    "身份证号",
    "61***",
    "**28",
    "查询时间",
    "06-0214:30",
    "失效时间",
    "06-0224:00",
    "返回首页",
  ]
}
'''

参数说明

• use_angle_cls true设置使用方向分类器识别180度旋转文字；
• use_gpu false设置不使用GPU；
• 单独使用检测：设置rec为false；
• 单独使用识别：设置det为false；
• paddleocr默认使用PP-OCRv3模型(ocr_version=PP-OCRv3)，如需使用其他版本可通过设置参数ocr_version，具体版本说明如下：

版本名称	版本说明
PP-OCRv3	支持中、英文检测和识别，方向分类器，支持多语种识别
PP-OCRv2	支持中英文的检测和识别，方向分类器，多语言暂未更新
PP-OCR	支持中、英文检测和识别，方向分类器，支持多语种识别

• PaddleOCR目前支持80个语种，可以通过修改lang参数进行切换，对于英文模型，指定lang=en，常用的多语言简写包括：

语种	缩写		语种	缩写		语种	缩写
中文	ch		法文	fr		日文	japan
英文	en		德文	german		韩文	korean
繁体中文	chinese_cht		意大利文	it		俄罗斯文	ru

全部语种及其对应的缩写列表可查看多语言模型教程

服务请求

请求方法：POST、GET

请求URL： http://IP:8090/ocr

请求参数说明：

参数	值
file	图像数据，base64编码，支持JPG、PNG、JPEG格式

返回参数说明：

参数	值
服务状态	success：成功识别；faild：无法识别；
识别结果	列表格式，包含从图片中识别的所有文字信息
识别时间	模型识别文字消耗时间

代码请求示例：

import requests
import json

url = 'http://IP:8090/ocr'
files = {'file': open('./demo.jpg', 'rb')}
r = requests.post(url, files=files)
print(r.text)

开源链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4237560