【Python】PaddleOCR文字识别国产之光 从安装到pycharm中测试 （保姆级图文）_python paddleocr

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省流助手：本文使用windows的Anaconda安装环境，不建议大家用pycharm等其他途径下载环境，你会发现装好环境非常困难，第三方库之间版本的冲突兼容性报错一个接一个，不要浪费时间在无意义的事情上，大佬随意。

官方项目地址

项目地址
https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR
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Python环境搭建（也就是使用Anaconda的python）

推荐环境：

• PaddlePaddle >= 2.1.2
• Python 3.7
• CUDA10.1 / CUDA10.2
• CUDNN 7.6

如果您已经安装Python环境，可以直接参考2.安装PaddlePaddle（非常不建议，如果你很自信非要不用Anaconda的话）

1. 安装Anaconda

• 说明：使用paddlepaddle需要先安装python环境，这里我们选择python集成环境Anaconda工具包

  • Anaconda是1个常用的python包管理程序
  • 安装完Anaconda后，可以安装python环境，以及numpy等所需的工具包环境。

• Anaconda下载：

地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
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• 大部分win10电脑均为64位操作系统，选择x86_64版本；若电脑为32位操作系统，则选择x86.exe

• 下载完成后，双击安装程序进入图形界面

• 默认安装位置为C盘，建议将安装位置更改到自己的盘，特别注意！路径不能有空格和中文，这会影响到部分库的安装！：
  

• 勾选conda加入环境变量，忽略警告：
  注意勾选后会影响到其他比如vscode pycharm 中对于python的环境变量设定，这个无伤大雅。
  

1. 打开终端并创建conda环境

• 打开Anaconda Prompt终端：左下角Windows Start Menu -> Anaconda3 -> Anaconda Prompt启动控制台
• 右键以管理员身份打开（部分同学没有开管理员权限的情况）
  
• 创建新的conda环境
  在命令行输入以下命令，创建名为paddle_env的环境，此处为加速下载，使用清华源

conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.8的可执行环境，根据网络状态，需要花费一段时间

之后命令行中会输出提示信息，输入y并回车继续安装

• 安装完毕
  

• 激活刚创建的conda环境，在命令行中输入以下命令，这个conda activate paddle_env激活环境命令是后面的基础，我们的很多操作都要先激活了环境才能继续安装：

  # 激活paddle_env环境
  conda activate paddle_env
  # 查看当前python的位置
  where python
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以上anaconda环境和python环境安装完毕

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安装PaddlePaddle（CPU演示）

请注意，cmd窗口已经激活了虚拟环境的情况下再执行下面的命令！！

如果您没有基础的Python运行环境，请看前面的一节python环境配置

• 您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装

  python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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• 您的机器是CPU，请运行以下命令安装（本文演示）

  pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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更多的版本需求，请参照飞桨官网安装文档中的说明进行操作。

• 一开始安装看到飘红有点慌
  
• 但是我发现重新执行一遍命令没有飘红
  

安装PaddleOCR whl包

建议用国内源加速下载！

官网的命令（不建议，下载速度慢）
pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本
百度源下载加速（请用我！）
pip install paddleocr -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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• 已经在paddle_env中
  
• 安装成功结果
  

如果安装shapely库报错（我没有报错，其他类似库安装失败同理）

• 对于Windows环境用户：直接通过pip安装的shapely库可能出现[winRrror 126] 找不到指定模块的问题。建议从这里下载shapely安装包完成安装。

shapely下载网址（仅在你命令安装失败时启用），注意这里下载的是cp38（你的python版本3.8） amd64 （64位python，请注意python版本也得是64位）

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely
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• 把下载得到的whl文件放在G:\anaconda3\envs\paddle_env\Lib路径下
  然后到文件的目录下运行“pip install XXXXX你缺少的库文件.whl”就可以很快完成安装，注意要提前先进入虚拟环境中再安装。

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Pycharm中配置编译环境与报错解决

Pycharm中设置使用conda的虚拟环境。

不理解如何配置的看此文
【Python】Pycharm中设置使用conda的虚拟环境（保姆级图文）

报错1：ModuleNotFoundError: No module named ‘Polygon’

  File "E:\allworkspace\python work space\PaddleOCR-release-2.6\ppocr\data\imaug\ct_process.py", line 22, in <module>
    import Polygon as plg
ModuleNotFoundError: No module named 'Polygon'
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解决方法：重新安装库Polygon

# 卸载原有的Polygon 
pip uninstall Polygon 
pip uninstall Polygon3
#然后安装
pip install Polygon3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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报错2：ModuleNotFoundError: No module named ‘lanms’

解决方法：

conda install -f pip
pip install lanms-nova
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Python代码测试

• 项目结构
  

• 被识别的图片
  

• 识别结果
  

• 通过Python脚本使用PaddleOCR whl包，whl包会自动下载ppocr轻量级模型作为默认模型，第一次运行代码你会看到下载，是正常的，后面就不会了。

• 下面是测试所用的图片（水印除外，大家用自己的图片）
  

• 测试代码

######################1.文字识别#########################
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True,# 设置使用方向分类器识别180度旋转文字，处理一些不是正放的文字
                use_gpu=True,#使用gpu
                lang="ch"#中文识别
                )
img_path = 'testOCR.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)#进行识别
for idx in range(len(result)):
    res = result[idx]
    for line in res:
        print(line)

#######################2.生成目标检测的图片，用检测框框选文字#########################
# 显示结果
# 如果本地没有simfang.ttf，可以在doc/fonts目录下下载
from PIL import Image
result = result[0]
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')
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总结

大家喜欢的话，给个