AI人工智能：PaddleOCR CPU方式识别图片票据

NO.1

PaddleOCR简介

github地址

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

基于PaddlePaddle的超棒多语言OCR工具包（实用的超轻量级OCR系统，支持80多种语言识别，提供数据标注和合成工具，支持在服务器、移动、嵌入式和物联网设备之间训练和部署）

最近更新版本

🔥2023.8.7 发布 PaddleOCR版本/2.7

发布PP-OCRv4，提供移动端和服务器端两种模型

PP-OCRv4-mobile：速度可比情况下，中文场景效果较PP-OCRv3再提升4.5%，中文场景提升10%，80语种多语言模型平均识别准确率提升8%以上

PP-OCRv4-server：发布了目前精度的OCR模型，中英文场景上检测模型精度提升4.9%，识别模型精度提升2%可参考快速开始一行命令快速使用，同时也可在飞桨AI套件( PaddleX)中的通用OCR产业方案中低代码完成模型训练、推理、高性能部署全流程

发布PP-ChatOCR，利用融合PP-OCR模型和文心大模型的通用场景关键信息抽取全新方案

参考文章

《HomeLab迷你小主机（x86）：Docker部署开源无纸化电子文档paperless-ngx》

参考文章

<<AI人工智能：开源PaddleOCR（OCR图像识别）>>

首先部署开源电子文档,但是它内置的ocr功能不支持简体中文

然后对比了三种开源ocr效果,PaddleOCR效果最好且符合需求

本文主要是尝试PaddleOCR的搭建和使用

NO.2

PaddleOCR安装

首先建议搭建运行环境,使用Anaconda以及python3.7环境

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/doc/doc_ch/environment.md#1.3

创建环境

conda create -n paddle_ocr_env python=3.7

进入环境

conda activate paddle_ocr_env

环境搭建好后,参考文档

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/doc/doc_ch/quickstart.md

如果是GPU,尝试一键安装

python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

安装PaddleOCR whl包

pip install "paddleocr>=2.0.1"

输入,验证是否安装成功

paddleocr -h

看到一堆关于paddleocr的信息,说明安装成功

NO.3

PaddleOCR使用

便捷使用文档

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/doc/doc_ch/quickstart.md#2

下载测试图片

解压后的测试图片

本文还是把之前的深圳国际车展票据用来试一试

没有加其他参数,执行命令

会下载依赖,但是识别报错

paddleocr --image_dir ./images/test.png

错误提示

RuntimeError: (PreconditionNotMet) Cannot load cudnn shared library. Cannot invoke method cudnnGetVersion.
  [Hint: cudnn_dso_handle should not be null.] (at ../paddle/phi/backends/dynload/cudnn.cc:64)

这个错误是因为PaddlePaddle在运行时无法加载cudnn共享库。这可能是因为cudnn库没有被正确地安装，或者它的路径没有被添加到环境变量中

检查cudnn是否已经安装：你可以在终端运行nvcc -V和nvidia-smi来检查CUDA和显卡驱动是否已经正确安装

两个命令都检测了

但是是CUDA Version: 12.2

检测cuDNN是否被正确安装

终端运行

如果cuDNN已经被正确安装，那么这个命令会输出 libcudnn is installed。

function lib_installed () {
    /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep $1;
}
function check () {
    lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed";
}
check libcudnn

验证已安装成功

本文的CUDA12.2和CUDNN 8.9.4

和文档上的对不上,所以放弃GPU

NO.4

cpu

安装cpu版本

python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

加上参数,不使用GPU

paddleocr --image_dir ./images/test.png --use_angle_cls true --use_gpu false

可以看到已正常解析了数据

速度还行

放一张效果图

官方也提供了python脚本识别

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/doc/doc_ch/quickstart.md#22

意味着可以开发为程序提供API或者自动化

NO.5

Tips

这意味着可以把对应的ocr结合paperless-ngx电子文档使用

且离线可用,免费自部署

后期再酌情尝试放在树莓派上更轻量的设备看看运行支持和速度等

END.

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