1. Продукты
  2.   Парсер
  3.   Python
  4.   PaddleOCR
 
  

PaddleOCR: Промышленное решение для многоязычного распознавания текста

Обнаруживайте и распознавайте текст на изображениях и документах с высокой точностью и скоростью

Что такое PaddleOCR API?

PaddleOCR Python API – это мощный и удобный инструмент для задач оптического распознавания символов (OCR), разработанный для помощи разработчикам в извлечении и анализе текста с изображений с высокой точностью. Построенный на фреймворке глубокого обучения PaddlePaddle, PaddleOCR поддерживает широкий спектр языков и предоставляет предобученные модели для обнаружения текста, распознавания и анализа структуры. Благодаря интуитивному Python-интерфейсу пользователи могут быстро интегрировать OCR-функциональность в свои приложения – будь то оцифровка документов, извлечение текста с фотографий или автоматическая обработка данных. PaddleOCR Python API идеально подходит для тех, кто хочет реализовать надежные OCR-решения с минимальной настройкой и максимальной гибкостью.

Ключевые преимущества PaddleOCR:

  • Многоязычная поддержка: Предобученные модели для 100+ языков (включая китайский, английский, арабский и др.)
  • Высокая точность: Модели серии PP-OCR демонстрируют лучшие результаты на наборах данных ICDAR
  • Полный цикл обработки: От обнаружения текста до распознавания и анализа структуры
  • Облегченные модели: Оптимизированы для мобильных и периферийных устройств (например, PP-OCRv3)

От сканированных документов до дорожных знаков – PaddleOCR извлекает текст с передовой точностью.

GitHub

Статистика GitHub

Имя:
Язык:
Звезды:
Вилки:
Лицензия:
Репозиторий последний раз обновлялся на

Почему стоит выбрать PaddleOCR?

  • Превосходство open-source: 30,000+ звезд на GitHub и активный вклад сообщества
  • Универсальное развертывание: Поддержка Python, C++ и мобильных платформ (Android/iOS)
  • Анализ структуры: Определяет области текста, таблицы и изображения в сложных документах
  • Постоянные обновления: Регулярные выпуски моделей (например, PP-OCRv4)
  • Готовность к коммерческому использованию: Лицензия Apache 2.0 для корпоративного применения

Установка

Для PaddleOCR требуется Python 3.7+ и может быть установлен через pip. Поддержка GPU требует CUDA/cuDNN.

Базовая установка


pip install paddleocr paddlepaddle  #CPU-версия

Для GPU-ускорения:

Поддержка GPU


pip install paddleocr paddlepaddle-gpu  #Требуется CUDA 10.2+

Примечание: Предобученные модели загружаются автоматически при первом использовании или вручную через paddleocr --lang en.

Примеры кода

Изучите возможности PaddleOCR с этими примерами. Все примеры предполагают, что у вас установлена английская модель.

PaddleOCR Python

Пример 1: Базовое OCR

Чтобы извлечь текст из изображения с помощью PaddleOCR, используя стандартные модели, вам достаточно инициализировать OCR-движок с конфигурацией по умолчанию, которая включает поддержку английского языка и классификацию угла наклона для повышения точности. PaddleOCR использует предобученные модели обнаружения, распознавания и классификации для идентификации и интерпретации текста на входном изображении. После обработки изображения OCR-движок возвращает обнаруженный текст вместе с его позицией и оценкой достоверности для каждого результата. Эта настройка обеспечивает быстрый и эффективный способ извлечения текстового содержимого из изображений без необходимости кастомного обучения моделей или сложной конфигурации.

OCR изображения


from paddleocr import PaddleOCR

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en')  # Инициализация
result = ocr.ocr('image.jpg', cls=True)  # Обработка изображения

# Вывод распознанного текста
for line in result:
    print(line[-1][0])  # Текстовое содержимое

Вывод включает:

  • Текстовое содержимое и оценки достоверности
  • Координаты ограничивающих рамок

Пример 2: Пакетная обработка

Для эффективной обработки нескольких изображений с помощью PaddleOCR вы можете использовать методы пакетной обработки, которые минимизируют избыточную инициализацию и оптимизируют производительность. Вместо инициализации OCR-движка для каждого изображения рекомендуется создать один экземпляр OCR-модели и повторно использовать его для всех входных изображений. Этот подход значительно сокращает время обработки и потребление ресурсов. Передавая список путей к изображениям в OCR-движок в цикле или используя параллельную обработку (где это уместно), вы можете быстро и эффективно извлекать текст из больших наборов изображений, что идеально подходит для рабочих процессов, включающих пакеты документов, отсканированные архивы или массовый анализ изображений.

Пакетное OCR


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

Пример 3: Анализ структуры

PaddleOCR можно использовать не только для распознавания текста, но и для идентификации конкретных текстовых областей и обнаружения структурированных элементов, таких как таблицы на изображении. Система сначала находит текстовые области с помощью модели обнаружения, которая очерчивает каждую текстовую область ограничивающими рамками, позволяя пользователям понять расположение текста на изображении. Для более сложных структур, таких как формы или документы, содержащие таблицы, PaddleOCR поддерживает анализ структуры и распознавание таблиц. Это позволяет обнаруживать строки, столбцы и границы ячеек, что делает возможным извлечение табличных данных в организованном формате. Такие возможности особенно полезны для оцифровки отсканированных документов, счетов-фактур или электронных таблиц, где свободный текст и табличные данные сосуществуют.

Обнаружение структуры


from paddleocr import PPStructure

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

Расширенные возможности

PaddleOCR поддерживает сложные рабочие процессы:

  • Кастомное обучение: Дообучение моделей на ваших данных:

    Обучение модели

    
    python tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml
  • Многоязычное смешивание: Обработка многоязычных документов:

    Многоязычное OCR

    
    ocr = PaddleOCR(lang='chinese+english')
  • Поддержка PDF: Прямое извлечение текста из PDF:

    Обработка PDF

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

Заключение

PaddleOCR предоставляет готовое к производству OCR-решение с непревзойденной многоязычной поддержкой и масштабируемостью. Идеально подходит для:

  • Оцифровки документов: Сканированные PDF, счета, квитанции
  • Многоязычных приложений: Распознавание паспортов, многоязычные книги
  • Периферийного развертывания: Мобильные приложения с OCR на устройстве

Поддерживаемый экосистемой глубокого обучения PaddlePaddle, PaddleOCR продолжает задавать стандарты точности и эффективности OCR.

Похожие Продукты

 Русский