ghd258 / PaddleOCRSharp

本项目是一个基于PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的类库。包含文本识别、文本检测、基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能,同时针对小图识别不准的情况下,做了优化,提高识别准确率。项目封装极其简化,实际调用仅一行代码,极大的方便了中下游开发者的使用和降低了PaddleOCR的使用入门级别,同时提供不同的.NET框架使用,方便各个行业应用开发与部署。

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介绍


PaddleOCRSharp 是一个基于百度飞桨PaddleOCR的.NET版本OCR工具类库。项目核心组件PaddleOCR.dll,由C++编写,根据百度飞桨PaddleOCR的C++代码修改并优化而成。目前已经支持C++、.NET、Python、Golang、Rust等开发语言的直接API接口调用。项目包含文本识别、文本检测、表格识别功能。本项目针对小图识别不准的情况下做了优化,比飞桨原代码识别准确率有所提高。包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持中英文、纯英文以及多种语言文本检测识别。

PaddleOCRSharp封装极其简化,实际调用仅几行代码,极大的方便了中下游开发者的使用和降低了PaddleOCR的使用入门级别,同时提供不同的.NET框架使用,方便各个行业应用开发与部署。Nuget包即装即用,可以离线部署,不需要网络就可以识别的高精度中英文OCR。

本项目支持官方所有公开的通用OCR模型,PPOCRV2、PPOCRV3、PPOCRV4。 如果使用v2模型,请设置OCR识别参数OCRParameter对象的属性rec_img_h=32,本项目默认使用V3模型,默认rec_img_h=48:

本项目只能在X64的CPU上编译和使用,只能在avx指令集上的CPU上使用。

本项目目前支持以下.NET框架:

net35;net40;net45;net451;net452;net46;net461;net462;net47;net471;net472;net48;net481;
netstandard2.0;netcoreapp3.1;
net5.0;net6.0;net7.0;net8.0

本项目提供了两个SDK,一个是C++版本,一个是.net版本,.net版本是对C++版本的二次封装,其他语言开发亦是调用C++版本。同时也提供了Go、Python、C++的调用示例代码

1.文件夹结构

PaddleOCRSharp               //该文件夹包含.NET对PaddleOCR封装类库项目
PaddleOCRDemo                //该文件夹包含OCR示例Demo文件夹
|--PaddleOCRCppDemo          //C++调用示例项目
|--PaddleOCRSharpDemo        //.NET调用示例项目
|--python                    //python调用示例项目
|--Go                       //Golang调用示例项目

2. .NET版编译

.NET版编译

使用与部署


1. 在C++中使用PaddleOCR

C++使用PaddleOCR

2. .NET使用PaddleOCRSharp

.NET使用PaddleOCRSharp

3. python使用PaddleOCR.dll

python使用PaddleOCR.dll

4. Golang使用PaddleOCR.dll

Golang使用PaddleOCR.dll

5. Rust使用PaddleOCR.dll

Rust使用PaddleOCR.dll参考地址

模型


OCR识别模型库支持官方所有的模型,也支持自己训练的模型。完全按照飞桨OCR接口搭桥。 本项目部署自带的一种轻量版8.6M模型库、服务器版模型库(更准确,需要自行下载),可以自行更改模型库适用实际需求。

模型名称 模型大小 下载地址 备注
ch_PP-OCRv2 10M 中英文轻量v2
en_PP-OCRv2 4M 英文数字v2
ch_PP-OCRv3 12M 中英文轻量v3
en_PP-OCRv3 10M 英文数字v3
ch_PP-OCRv4 14M 中英文轻量v4
en_PP-OCRv4 12M 英文数字v4

更多PaddleOCR模型下载地址

如果需要修改成服务器版模型库,参考代码如下:(假设服务器版模型库在运行目录的文件夹inferenceserver下)


  //自带轻量版中英文模型PP-OCRv4
  OCRModelConfig config = null;

 //服务器中英文模型v2
 OCRModelConfig config = new OCRModelConfig();
 string root = PaddleOCRSharp.EngineBase.GetRootDirectory();
 string modelPathroot = root + @"\inferenceserver";
 config.det_infer = modelPathroot + @"\ch_ppocr_server_v2.0_det_infer";
 config.cls_infer = modelPathroot + @"\ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer";
 config.rec_infer = modelPathroot + @"\ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer";
 config.keys = modelPathroot + @"\ppocr_keys.txt";

 //英文和数字模型v3
 OCRModelConfig config = new OCRModelConfig();
 string root = PaddleOCRSharp.EngineBase.GetRootDirectory();
 string modelPathroot = root + @"\en";
 config.det_infer = modelPathroot + @"\ch_PP-OCRv2_det_infer";
 config.cls_infer = modelPathroot + @"\ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer";
 config.rec_infer = modelPathroot + @"\en_number_mobile_v2.0_rec_infer";
 config.keys = modelPathroot + @"\en_dict.txt";

  //中英文模型V4
  config = new OCRModelConfig();
 string root = PaddleOCRSharp.EngineBase.GetRootDirectory();
  modelPathroot = root + @"\inference";
  config.det_infer = modelPathroot + @"\ch_PP-OCRv4_det_infer";
  config.cls_infer = modelPathroot + @"\ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer";
  config.rec_infer = modelPathroot + @"\ch_PP-OCRv4_rec_infer";
  config.keys = modelPathroot + @"\ppocr_keys.txt";

  //服务器中英文模型V4
   config = new OCRModelConfig();
   string root = PaddleOCRSharp.EngineBase.GetRootDirectory();
   modelPathroot = root + @"\inference";
   config.det_infer = modelPathroot + @"\ch_PP-OCRv4_det_server_infer";
   config.cls_infer = modelPathroot + @"\ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer";
   config.rec_infer = modelPathroot + @"\ch_PP-OCRv4_rec_server_infer";
   config.keys = modelPathroot + @"\ppocr_keys.txt";

常见问题与解决方案

常见问题与解决方案

技术交流方式


QQ技术交流群:318860399。

微信公众号:明月心技术学堂。

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致谢

  • 感谢ZHao提供Rust版本。

About

本项目是一个基于PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的类库。包含文本识别、文本检测、基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能,同时针对小图识别不准的情况下,做了优化,提高识别准确率。项目封装极其简化,实际调用仅一行代码,极大的方便了中下游开发者的使用和降低了PaddleOCR的使用入门级别,同时提供不同的.NET框架使用,方便各个行业应用开发与部署。

License:Apache License 2.0


Languages

Language:C# 68.7%Language:C++ 23.2%Language:Python 6.5%Language:Go 1.5%Language:Batchfile 0.1%