onnx-paddleocr 0.2.3

ONNX PaddleOCR

ONNX PaddleOCR

这是一个基于 ONNX 的 PaddleOCR 实现，支持文字检测和识别功能。

特性

• 支持多种语言文字识别
• 基于 ONNX，无需安装 PaddlePaddle 和 paddleocr
• 支持 GPU 加速(需要 onnxruntime-gpu)
• 轻量级部署

use-gpu

1. 如果使用 GPU, 替换本项目依赖uv remove onnxruntime -> uv add onnxruntime-gpu==1.18.1
2. 检查 CUDA 和 cuDNN 版本是否正确: https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements

nvcc --version

安装

pip install onnx-paddleocr # pip安装
uv add onnx-paddleocr # uv安装

使用方法

命令行使用

pipx install onnx-paddleocr # pipx安装
uv tool install onnx-paddleocr # uv安装
ocr --help # 帮助信息
ocr ./test.jpg --output ./output # 示例:识别图片,输出json文件
ocr ./test.jpg # 控制台输出
ocr ./test.jpg --use-gpu # 需要安装支持的CUDA和cuDNN

Python API 使用

import cv2

from onnx_ocr import ONNXPaddleOcr, result_to_json_data, save_to_img, save_to_json

# 初始化OCR
model = ONNXPaddleOcr(
    use_angle_cls=False,
    use_gpu=False,
    cpu_threads=16,
    det_model_dir="",  # 不指定默认:~/.onnx/models/ppocrv5_server/det/det.onnx
    rec_model_dir="",  # 不指定默认:~/.onnx/models/ppocrv5_server/rec/rec.onnx
)

# 读取图片
img = cv2.imread("./images/test.jpg")
# 执行OCR
result = model.ocr(img)
# 转为json数据
json_data = result_to_json_data(result)

save_to_img(img, result, "output")
save_to_json(json_data, "output")

模型文件

模型采用ppocrv5_server文件不会包含在安装包中，首次运行时程序会自动从 GitHub Releases 下载所需模型文件到本地用户目录下的：~/.onnx/models/ppocrv5_server

如果您希望手动下载模型，请访问以下链接：

• 检测模型
• 识别模型

将这些文件放置在如下目录结构中：

~/.onnx/models/
└── ppocrv5_server/
    ├── det/
    │   └── det.onnx
    └── rec/
        └── rec.onnx

部分参数说明

参数	默认值	说明
--use-angle-cls	False	是否使用角度分类器
--use-gpu	False	是否使用 GPU
--det-model	~/.onnx/models/ppocrv5_server/det/det.onnx	检测模型路径
--rec-model	~/.onnx/models/ppocrv5_server/rec/rec.onnx	识别模型路径

许可证

本项目采用 MIT 许可证。