1. מוצרים
  2.   מנתח
  3.   Python
  4.   PaddleOCR
 
  

PaddleOCR: OCR ברמת תעשייה לחילוץ טקסט רב-לשוני

זהה וקרא טקסט מתמונות ומסמכים עם דיוק ומהירות גבוהים.

מהו API של PaddleOCR?

PaddleOCR Python API הוא כלי חזק וידידותי למשתמש למשימות זיהוי תווים אופטי (OCR), שנועד לסייע למפתחים לחלץ ולנתח טקסט מתמונות בדיוק גבוה. הבנוי על מסגרת הלמידה העמוקה PaddlePaddle, PaddleOCR תומך במגוון רחב של שפות וכולל מודלים מאומנים מראש לזיהוי טקסט, זיהוי וניתוח פריסה. עם ממשק Python האינטואיטיבי שלו, משתמשים יכולים לשלב במהירות יכולות OCR ביישומים שלהם, בין אם לצורך דיגיטציה של מסמכים, חילוץ טקסט מתמונות או עיבוד נתונים אוטומטי. PaddleOCR Python API אידיאלי לכל מי שמחפש ליישם פתרונות OCR חזקים עם הגדרה מינימלית וגמישות מקסימלית.

יתרונות עיקריים של PaddleOCR:

  • תמיכה רב-לשונית: מודלים מאומנים מראש עבור 100+ שפות (כולל סינית, אנגלית, ערבית וכו')
  • דיוק גבוה: מודלי סדרת PP-OCR משיגים תוצאות מובילות במאגרי נתונים של ICDAR
  • תהליכים מקיפים: מזיהוי טקסט לזיהוי וניתוח פריסה
  • מודלים קלי משקל: מותאמים למכשירים ניידים ושולי הרשת (למשל PP-OCRv3)

ממסמכים סרוקים ועד שלטי רחוב, PaddleOCR מחלץ טקסט עם דיוק מוביל בתעשייה.

GitHub

סטטיסטיקות GitHub

שֵׁם:
שפה:
כוכבים:
מזלגות:
רישיון:
המאגר עודכן לאחרונה ב

למה לבחור ב-PaddleOCR?

  • איכות קוד פתוח: מעל 30,000 כוכבים ב-GitHub ותרומות פעילות מהקהילה
  • פריסה גמישה: תומך ב-Python, C++ ופלטפורמות ניידות (Android/iOS)
  • ניתוח פריסה: מזהה אזורי טקסט, טבלאות ואיורים במסמכים מורכבים
  • עדכונים שוטפים: שחרורי מודלים קבועים (למשל PP-OCRv4)
  • ידידותי לעסקים: רישיון Apache 2.0 לשימוש ארגוני

התקנה

PaddleOCR דורש Python 3.7+ וניתן להתקין אותו באמצעות pip. תמיכת GPU דורשת CUDA/cuDNN.

התקנה בסיסית


pip install paddleocr paddlepaddle  #גרסת מעבד

להאצת GPU:

תמיכת GPU


pip install paddleocr paddlepaddle-gpu  #דורש CUDA 10.2+

הערה: מודלים מאומנים מראש יורדו אוטומטית בשימוש ראשון או ידנית באמצעות paddleocr --lang en.

דוגמאות קוד

גלה את יכולות PaddleOCR עם דוגמאות אלה. כל הדוגמאות מניחות שהתקנת את מודל האנגלית.

PaddleOCR Python

דוגמה 1: OCR בסיסי

כדי לחלץ טקסט מתמונה באמצעות PaddleOCR עם המודלים המוגדרים כברירת מחדל, אתה רק צריך לאתחל את מנוע ה-OCR עם התצורה הסטנדרטית, הכוללת תמיכה באנגלית וסיווג זווית לשיפור הדיוק. PaddleOCR משתמש במודלים מאומנים מראש לזיהוי, זיהוי וסיווג כדי לזהות ולפרש טקסט בתמונת הקלט. לאחר עיבוד התמונה, מנוע ה-OCR מחזיר את הטקסט שזוהה יחד עם המיקום שלו וציון ביטחון לכל תוצאה. הגדרה זו מספקת דרך מהירה ויעילה לחלץ תוכן טקסטואלי מתמונות ללא צורך באימון מודל מותאם אישית או תצורה מורכבת.

OCR תמונה


from paddleocr import PaddleOCR

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en')  #אתחול
result = ocr.ocr('image.jpg', cls=True)  #עיבוד תמונה

# הדפס טקסט מזוהה
for line in result:
    print(line[-1][0])  #תוכן טקסט

הפלט כולל:

  • תוכן טקסט וציון ביטחון
  • קואורדינטות תיבת תיחום

דוגמה 2: עיבוד אצווה

כדי לעבד מספר תמונות ביעילות באמצעות PaddleOCR, אתה יכול להשתמש בטכניקות עיבוד אצווה שממזערות אתחולים מיותרים ומשפרות ביצועים. במקום לאתחל את מנוע ה-OCR עבור כל תמונה, מומלץ ליצור מופע בודד של מודל ה-OCR ולהשתמש בו מחדש עבור כל תמונות הקלט. גישה זו מפחיתה משמעותית את זמן העיבוד וצריכת המשאבים. על ידי העברת רשימה של נתיבי תמונות למנוע ה-OCR בלולאה או באמצעות עיבוד מקביל (כאשר מתאים), אתה יכול לחלץ במהירות וביעילות טקסט ממקבצי תמונות גדולים, מה שהופך אותו לאידיאלי לזרימות עבודה הכוללות אצוות מסמכים, ארכיונים סרוקים או ניתוח תמונות בתפזורת.

OCR אצווה


image_paths = ['doc1.jpg', 'doc2.png']
results = ocr.ocr(image_paths, batch_size=4)  #עיבוד מקבילי

דוגמה 3: ניתוח פריסה

ניתן להשתמש ב-PaddleOCR לא רק כדי לזהות טקסט אלא גם כדי לזהות אזורי טקסט ספציפיים ולגלות אלמנטים מובנים כמו טבלאות בתמונה. המערכת מזהה תחילה אזורי טקסט באמצעות מודל הזיהוי שלו, המתאר כל אזור טקסט עם תיבות תיחום, ומאפשר למשתמשים להבין היכן ממוקם הטקסט בתמונה. עבור פריסות מורכבות יותר, כגון טפסים או מסמכים המכילים טבלאות, PaddleOCR תומך בניתוח פריסה וזיהוי מבנה טבלה. זה מאפשר זיהוי של שורות, עמודות וגבולות תאים, מה שמאפשר חילוץ נתונים טבלאיים בפורמט מאורגן. יכולות כאלה שימושיות במיוחד לדיגיטציה של מסמכים סרוקים, חשבוניות או גיליונות אלקטרוניים שבהם קיים טקסט חופשי ונתונים טבלאיים יחד.

זיהוי פריסה


from paddleocr import PPStructure

structure_engine = PPStructure(table=False, ocr=False)
layout_result = structure_engine('document.pdf')

תכונות מתקדמות

PaddleOCR תומך בזרימות עבודה מורכבות:

  • אימון מותאם אישית: התאם מודלים לנתונים שלך:

    אימון מודל

    
    python tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml
  • ערבוב רב-לשוני: עיבוד מסמכים רב-לשוניים:

    OCR רב-לשוני

    
    ocr = PaddleOCR(lang='chinese+english')
  • תמיכת PDF: חילוץ טקסט ישירות מקובצי PDF:

    עיבוד PDF

    
    result = ocr.ocr('document.pdf', type='pdf')

סיכום

PaddleOCR מספק פתרונות OCR מוכנים לייצור עם תמיכה רב-לשונית חסרת תקדים וסולמות. אידיאלי עבור:

  • דיגיטציה של מסמכים: PDF סרוק, חשבוניות, קבלות
  • יישומים רב-לשוניים: זיהוי דרכונים, ספרים רב-לשוניים
  • פריסת קצה: אפליקציות ניידות עם OCR במכשיר

נתמך על ידי מערכת האקולוגית של למידה עמוקה של PaddlePaddle, PaddleOCR ממשיך להציב אמות מידה בדיוק ויעילות OCR.

מוצרים דומים

 Hebrew