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CnOCR

CnOCR

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📖 使用 | 🛠️ 安装 | 🧳 可用模型 | 🕹 模型训练 | 🛀🏻 在线Demo | 💬 交流群

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CnOCR 是 Python 3 下的文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）工具包，支持简体中文、繁体中文（部分模型）、英文和数字的常见字符识别，支持竖排文字的识别。自带了20+个训练好的识别模型，适用于不同应用场景，安装后即可直接使用。同时，CnOCR也提供简单的训练命令供使用者训练自己的模型。欢迎加入 交流群。

作者也维护 知识星球 CnOCR/CnSTD私享群 ，欢迎加入。知识星球私享群会陆续发布一些CnOCR/CnSTD相关的私有资料，包括更详细的训练教程，未公开的模型，使用过程中遇到的难题解答等。本群也会发布OCR/STD相关的最新研究资料。此外，私享群中作者每月提供两次免费特有数据的训练服务。

可以使用 在线 Demo 查看效果。

CnOCR的目标是使用简单。

安装简单

嗯，顺利的话一行命令即可完成安装。

$ pip install cnocr[ort-cpu]

更多说明可见 安装文档。

注：如果电脑中从未安装过 PyTorch，OpenCV python包，初次安装可能会遇到问题，但一般都是常见问题，可以自行百度/Google解决。

Docker Image

可以从 Docker Hub 直接拉取已安装好 CnOCR 的镜像使用。

$ docker pull breezedeus/cnocr:latest

更多说明可见 安装文档。

各种场景的调用示例

常见的图片识别

所有参数都使用默认值即可。如果发现效果不够好，多调整下各个参数看效果，最终往往能获得比较理想的精度。

from cnocr import CnOcr

img_fp = './docs/examples/huochepiao.jpeg'
ocr = CnOcr()  # 所有参数都使用默认值
out = ocr.ocr(img_fp)

print(out)

识别结果：

火车票识别

排版简单的印刷体截图图片识别

针对 排版简单的印刷体文字图片，如截图图片，扫描件图片等，可使用 det_model_name='naive_det'，相当于不使用文本检测模型，而使用简单的规则进行分行。

使用 det_model_name='naive_det' 的最大优势是速度快，劣势是对图片比较挑剔。如何判断是否该使用此检测模型呢？最简单的方式就是拿应用图片试试效果，效果好就用，不好就不用。

from cnocr import CnOcr

img_fp = './docs/examples/multi-line_cn1.png'
ocr = CnOcr(det_model_name='naive_det') 
out = ocr.ocr(img_fp)

print(out)

识别结果：

图片 OCR结果
examples/multi-line_cn1.png 网络支付并无本质的区别，因为
每一个手机号码和邮件地址背后
都会对应着一个账户--这个账
户可以是信用卡账户、借记卡账
户，也包括邮局汇款、手机代
收、电话代收、预付费卡和点卡
等多种形式。

竖排文字识别

采用来自 PaddleOCR（之后简称 ppocr）的中文识别模型 rec_model_name='ch_PP-OCRv3' 进行识别。

from cnocr import CnOcr

img_fp = './docs/examples/shupai.png'
ocr = CnOcr(rec_model_name='ch_PP-OCRv3')
out = ocr.ocr(img_fp)

print(out)

识别结果：

竖排文字识别

英文识别

虽然中文检测和识别模型也能识别英文，但专为英文文字训练的检测器和识别器往往精度更高。如果是纯英文的应用场景，建议使用来自 ppocr 的英文检测模型 det_model_name='en_PP-OCRv3_det'， 和英文识别模型 rec_model_name='en_PP-OCRv3' 。

from cnocr import CnOcr

img_fp = './docs/examples/en_book1.jpeg'
ocr = CnOcr(det_model_name='en_PP-OCRv3_det', rec_model_name='en_PP-OCRv3')
out = ocr.ocr(img_fp)

print(out)

识别结果：

英文识别

繁体中文识别

采用来自ppocr的繁体识别模型 rec_model_name='chinese_cht_PP-OCRv3' 进行识别。

from cnocr import CnOcr

img_fp = './docs/examples/fanti.jpg'
ocr = CnOcr(rec_model_name='chinese_cht_PP-OCRv3')  # 识别模型使用繁体识别模型
out = ocr.ocr(img_fp)

print(out)

使用此模型时请注意以下问题：

  • 识别精度一般，不是很好；

  • 除了繁体字，对标点、英文、数字的识别都不好；

  • 此模型不支持竖排文字的识别。

识别结果：

繁体中文识别

单行文字的图片识别

如果明确知道待识别的图片是单行文字图片（如下图），可以使用类函数 CnOcr.ocr_for_single_line() 进行识别。这样就省掉了文字检测的时间，速度会快一倍以上。

单行文本识别

调用代码如下：

from cnocr import CnOcr

img_fp = './docs/examples/helloworld.jpg'
ocr = CnOcr()
out = ocr.ocr_for_single_line(img_fp)
print(out)

更多应用示例

  • 核酸疫苗截图识别

    核酸疫苗截图识别

  • 身份证识别

    身份证识别

  • 饭店小票识别

    饭店小票识别

HTTP服务

CnOCR 自 V2.2.1 开始加入了基于 FastAPI 的HTTP服务。开启服务需要安装几个额外的包，可以使用以下命令安装：

pip install cnocr[serve]

安装完成后，可以通过以下命令启动HTTP服务（-p 后面的数字是端口，可以根据需要自行调整）：

cnocr serve -p 8501

服务开启后，可以使用以下方式调用服务。

命令行

比如待识别文件为 docs/examples/huochepiao.jpeg，如下使用 curl 调用服务：

> curl -F image=@docs/examples/huochepiao.jpeg http://0.0.0.0:8501/ocr

Python

使用如下方式调用服务：

import requests

image_fp = 'docs/examples/huochepiao.jpeg'
r = requests.post(
    'http://0.0.0.0:8501/ocr', files={'image': (image_fp, open(image_fp, 'rb'), 'image/png')},
)
ocr_out = r.json()['results']
print(ocr_out)

具体也可参考文件 scripts/screenshot_daemon_with_server.py 。

其他语言

请参照 curl 的调用方式自行实现。

Flask 服务

我们也提供了 Flask Server 的实现，见 scripts/flask-serve.py 。下载此文件，然后安装 flask 后即可启动。

安装 Flask：

> pip install flask

启动服务：

> FLASK_APP=scripts/flask-serve.py flask run

其他文档

未来工作

  • 支持图片包含多行文字 (Done)
  • crnn模型支持可变长预测，提升灵活性 (since V1.0.0)
  • 完善测试用例 (Doing)
  • 修bugs（目前代码还比较凌乱。。） (Doing)
  • 支持空格识别（since V1.1.0）
  • 尝试新模型，如 DenseNet，进一步提升识别准确率（since V1.1.0）
  • 优化训练集，去掉不合理的样本；在此基础上，重新训练各个模型
  • 由 MXNet 改为 PyTorch 架构（since V2.0.0）
  • 基于 PyTorch 训练更高效的模型
  • 支持列格式的文字识别
  • 打通与 CnSTD 的无缝衔接（since V2.2）
  • 模型精度进一步优化
  • 支持更多的应用场景，如公式识别、表格识别、版面分析等

给作者加油鼓气

开源不易，如果此项目对您有帮助，可以考虑给作者加点油🥤，鼓鼓气💪🏻 。

官方代码库：https://github.com/breezedeus/cnocr。