开源的中英文离线 OCR，使用 PaddleOCR 实现，提供了简单的 Web 页面及接口。
An opensource offline multi-languages OCR system shipped with RESTful api and web page.
使用了开源的 PaddleOCR 并内置了多个模型，可以在离线环境下运行，并且相关资料丰富便于自行训练模型。PaddleOCR 本身支持中文简体繁体，英文，韩文等等多种语言，本项目只内置了中英文（简体中文和繁体中文）的模型，如需要识别其它语言，可以参考本项目调整模型。
- 中文简体/繁体，英语等多语种识别
- ✔ Python 3.7+
- ✔ Windows 10/11
- ✔ CentOS 7
- ✔ MacOS Big Sur
- ✔ Docker
Windows、CentOS 和 MacOS 系统下在安装好依赖之后可以直接运行，目前只构建了 paddlepaddle 的 CPU 版本，不支持 GPU。也过通过构建 Docker 镜像或者直接从 DockerHub 拉去镜像来使用。
- CPU: 2 核
- 内存: 4GB
- 安装好 nodejs 之后进入 webui 目录
cd webui
npm install
npm run build
-
安装 python 3.7
-
安装依赖包
pip install -r requirements.txt- 运行，项目默认运行在 8080 端口：
uvicorn paddlewebocr.main:app --host 0.0.0.0 --port 8080
#或者
PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:." python paddlewebocr/main.py [--port=8080]
推荐从 DockerHub pull 运行镜像
docker run -d -p 8080:8080 -v ${PWD}/logs:/app/logs --name paddlewebocr lewangdev/paddlewebocr:latest使用脚本构建本地镜像（因为要编译 GCC，整个构建过程非常漫长）
# Dockerfile 构建
./build-docker-image.sh
# 运行镜像
docker run -d -p 8080:8080 -v ${PWD}/logs:/app/logs --name paddlewebocr paddlewebocr:latest - Python 使用 File 上传文件
import requests
url = 'http://127.0.0.1:8080/api/ocr'
img1_file = {
'img_upload': open('img1.png', 'rb')
}
res = requests.post(url=url, data={'compress': 0}, files=img1_file)- Python 使用 Base64
import requests
import base64
def img_to_base64(img_path):
with open(img_path, 'rb')as read:
b64 = base64.b64encode(read.read())
return b64
url = 'http://127.0.0.1:8080/api/ocr'
img_b64 = img_to_base64('./img1.png')
res = requests.post(url=url, data={'img_b64': img_b64})
本项目参考了 TrWebOCR，由于 TrWebOCR 启动时需要联网并且它使用的 Tr 相关的资料比较少，故而尝试使用 paddlepaddle 和 paddleocr 来替换 Tr， 从而有了本项目。
Apache 2.0