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# PaddleOCR 快速开始
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**说明：** 本文主要介绍PaddleOCR wheel包对PP-OCR系列模型的快速使用，如要体验文档分析相关功能，请参考[PP-Structure快速使用教程](../../ppstructure/docs/quickstart.md)。
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- [1. 安装](#1)
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- [1.1 安装PaddlePaddle](#11)
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- [1.2 安装PaddleOCR whl包](#12)
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- [2. 便捷使用](#2)
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- [2.1 命令行使用](#21)
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- [2.1.1 中英文模型](#211)
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- [2.1.2 多语言模型](#212)
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- [2.2 Python脚本使用](#22)
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- [2.2.1 中英文与多语言使用](#221)
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- [3.小结](#3)
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<a name="1"></a>
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## 1. 安装
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<a name="11"></a>
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### 1.1 安装PaddlePaddle
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> 如果您没有基础的Python运行环境，请参考[运行环境准备](./environment.md)。
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- 您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
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```bash
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python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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```
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- 您的机器是CPU，请运行以下命令安装
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```bash
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python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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```
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更多的版本需求，请参照[飞桨官网安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。
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<a name="12"></a>
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### 1.2 安装PaddleOCR whl包
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```bash
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pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本
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```
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- 对于Windows环境用户：直接通过pip安装的shapely库可能出现`[winRrror 126] 找不到指定模块的问题`。建议从[这里](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely)下载shapely安装包完成安装。
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<a name="2"></a>
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## 2. 便捷使用
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<a name="21"></a>
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### 2.1 命令行使用
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PaddleOCR提供了一系列测试图片，点击[这里](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/ppocr_img.zip)下载并解压，然后在终端中切换到相应目录
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```
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cd /path/to/ppocr_img
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```
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如果不使用提供的测试图片，可以将下方`--image_dir`参数替换为相应的测试图片路径。
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**注意** whl包默认使用`PP-OCRv3`模型，识别模型使用的输入shape为`3,48,320`, 因此如果使用识别功能，需要添加参数`--rec_image_shape 3,48,320`，如果不使用默认的`PP-OCRv3`模型，则无需设置该参数。
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<a name="211"></a>
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#### 2.1.1 中英文模型
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* 检测+方向分类器+识别全流程：`--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
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```bash
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paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false --rec_image_shape 3,48,320
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```
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结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
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```bash
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[[[28.0, 37.0], [302.0, 39.0], [302.0, 72.0], [27.0, 70.0]], ('纯臻营养护发素', 0.9658738374710083)]
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......
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```
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- 单独使用检测：设置`--rec`为`false`
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```bash
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paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --rec false
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```
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结果是一个list，每个item只包含文本框
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```bash
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[[27.0, 459.0], [136.0, 459.0], [136.0, 479.0], [27.0, 479.0]]
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[[28.0, 429.0], [372.0, 429.0], [372.0, 445.0], [28.0, 445.0]]
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......
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```
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- 单独使用识别：设置`--det`为`false`
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```bash
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paddleocr --image_dir ./imgs_words/ch/word_1.jpg --det false --rec_image_shape 3,48,320
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```
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结果是一个list，每个item只包含识别结果和识别置信度
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```bash
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['韩国小馆', 0.994467]
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```
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如需使用2.0模型，请指定参数`--version PP-OCR`，paddleocr默认使用PP-OCRv3模型(`--versioin PP-OCRv3`)。更多whl包使用可参考[whl包文档](./whl.md)
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<a name="212"></a>
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#### 2.1.2 多语言模型
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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`, PP-OCRv3目前只支持中文和英文模型，其他多语言模型会陆续更新。
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``` bash
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paddleocr --image_dir ./imgs_en/254.jpg --lang=en --rec_image_shape 3,48,320
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```
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<div align="center">
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<img src="../imgs_en/254.jpg" width="300" height="600">
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<img src="../imgs_results/multi_lang/img_02.jpg" width="600" height="600">
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</div>
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结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
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```text
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[[[67.0, 51.0], [327.0, 46.0], [327.0, 74.0], [68.0, 80.0]], ('PHOCAPITAL', 0.9944712519645691)]
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[[[72.0, 92.0], [453.0, 84.0], [454.0, 114.0], [73.0, 122.0]], ('107 State Street', 0.9744491577148438)]
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[[[69.0, 135.0], [501.0, 125.0], [501.0, 156.0], [70.0, 165.0]], ('Montpelier Vermont', 0.9357033967971802)]
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......
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```
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常用的多语言简写包括
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| 语种 | 缩写 | | 语种 | 缩写 | | 语种 | 缩写 |
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| -------- | ----------- | ---- | -------- | ------ | ---- | -------- | ------ |
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| 中文 | ch | | 法文 | fr | | 日文 | japan |
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| 英文 | en | | 德文 | german | | 韩文 | korean |
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| 繁体中文 | chinese_cht | | 意大利文 | it | | 俄罗斯文 | ru |
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全部语种及其对应的缩写列表可查看[多语言模型教程](./multi_languages.md)
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<a name="22"></a>
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### 2.2 Python脚本使用
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<a name="221"></a>
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#### 2.2.1 中英文与多语言使用
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通过Python脚本使用PaddleOCR whl包，whl包会自动下载ppocr轻量级模型作为默认模型。
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* 检测+方向分类器+识别全流程
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```python
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from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
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# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
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# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
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ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory
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img_path = './imgs/11.jpg'
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result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
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for line in result:
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print(line)
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# 显示结果
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from PIL import Image
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image = Image.open(img_path).convert('RGB')
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boxes = [line[0] for line in result]
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txts = [line[1][0] for line in result]
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scores = [line[1][1] for line in result]
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im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./fonts/simfang.ttf')
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im_show = Image.fromarray(im_show)
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im_show.save('result.jpg')
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```
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结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度
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```bash
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[[[28.0, 37.0], [302.0, 39.0], [302.0, 72.0], [27.0, 70.0]], ('纯臻营养护发素', 0.9658738374710083)]
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......
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```
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结果可视化
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<div align="center">
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<img src="../imgs_results/whl/11_det_rec.jpg" width="800">
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</div>
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<a name="3"></a>
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## 3. 小结
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通过本节内容，相信您已经熟练掌握PaddleOCR whl包的使用方法并获得了初步效果。
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PaddleOCR是一套丰富领先实用的OCR工具库，打通数据、模型训练、压缩和推理部署全流程，您可以参考[文档教程](../../README_ch.md#文档教程)，正式开启PaddleOCR的应用之旅。
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