分享项目 paddleOCR 之 onnxOCR

版本更新

PPOCRv4模型转onnx模型推理，精度和性能更高，推理速度比使用paddlepaddle框架快5倍

一.优势：

1.脱离深度学习训练框架，可直接用于部署的通用OCR。
2.在算力有限，精度不变的情况下使用paddleOCR转成ONNX模型，进行重新构建的一款可部署在arm架构和x86架构计算机上的OCR模型。
3.在同样性能的计算机上推理速度加速了4-5倍。

二.环境安装

python>=3.6

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

三.一键运行

python test_ocr.py

四、 附上我改写的测试代码 api server （2024.08.09）

下面代码执行前，需要额外安装 pyzbar。
pip3 install pyzbar -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
我把写了一个http api，同时ocr和qrcode识别探测。其中qrcode探测和识别我采用了2种方法。一是opencv自带的QRCodeDetector(),另一个是pyzbar。实测结果是自带的这个QRCodeDetector对一页当中多个二维码的情况存不能全部识别，而pyzbar就行。同时自带的还不能识别一些变体二维码，如下图所示的小恐龙二维码：

import cv2
import time
from onnxocr.onnx_paddleocr import ONNXPaddleOcr
import sys
from flask import Flask,request, Response, jsonify
import json
import os
from pyzbar.pyzbar import decode

model = ONNXPaddleOcr(use_angle_cls=True, use_gpu=False)

app= Flask(__name__)

def decode_qr_code(img):
    decoded_objects=decode(img)
    results=[]
    for obj in decoded_objects:
        result_dict={
                "type":obj.type,
                "data": obj.data.decode("utf-8")
        }
        results.append(result_dict)
    return results

def qrcodeDetect(img):
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    qrcoder = cv2.QRCodeDetector()
    codeinfo, points, straight_qrcode = qrcoder.detectAndDecode(img)
    # 创建结果对象
    result = {
        'has_qrcode': int(bool(codeinfo)),
        'result': codeinfo
    }
    return result

@app.route('/api/ocr',methods=['GET'])
def ocr():
    # 这里实际上生产环境要做路径限制和检测，甚至是改用上传图片的方式
    file_path=request.args.get('path')
    if file_path and os.path.exists(file_path):
        try:
            s = time.time()
            img = cv2.imread(file_path)
            result = model.ocr(img)
            results=[ item[1][0] for item in result[0] ]
            result_str = ' '.join(results)
            e = time.time()
            has_qrcode=qrcodeDetect(img)
            decode_qr=decode_qr_code(img)
            d=e-s json_content=json.dumps({"time":d,"result":result_str,"has_qrcode":has_qrcode,"decode_qr":decode_qr},ensure_ascii=False)
            return Response(json_content,mimetype='application/json'),200
        except Exception as e:
            return jsonify({'error':f'Error readig file:{str(e)}'}),500
    else:
        return jsonify({'error': 'Invalid or missing file path'}), 400

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

以上代码保存为 test_ocr_server.py
python3 test_ocr_server.py

curl -s  http://127.0.0.1:5000/api/ocr?path=./test/13.png

13.png :