En PP OCRv3 Mobile Rec

🚀 en_PP-OCRv3_mobile_rec

en_PP-OCRv3_mobile_rec是PaddleOCR团队开发的PP-OCRv3_rec系列中的一个文本行识别模型。该模型是基于PP-OCRv3_mobile_rec训练的英文专用模型，支持英文识别。其关键的准确率指标如下：

✨ 主要特性

注意：如果一行中的任何字符（包括标点符号）识别错误，则整行将被标记为错误。这确保了在实际应用中具有更高的准确性。

🚀 快速开始

📦 安装指南

1. PaddlePaddle

请参考以下命令，使用pip安装PaddlePaddle：

# 适用于CUDA11.8
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/

# 适用于CUDA12.6
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/

# 适用于CPU
python -m pip install paddlepaddle==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/

有关PaddlePaddle安装的详细信息，请参考PaddlePaddle官方网站。

2. PaddleOCR

从PyPI安装最新版本的PaddleOCR推理包：

python -m pip install paddleocr

💻 使用示例

基础用法

你可以通过一条命令快速体验该功能：

paddleocr text_recognition \
    --model_name en_PP-OCRv3_mobile_rec \
    -i https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/681c1ecd9539bdde5ae1733c/QmaPtftqwOgCtx0AIvU2z.png

你也可以将文本识别模块的模型推理集成到你的项目中。在运行以下代码之前，请将示例图像下载到本地机器。

from paddleocr import TextRecognition
model = TextRecognition(model_name="en_PP-OCRv3_mobile_rec")
output = model.predict(input="QmaPtftqwOgCtx0AIvU2z.png", batch_size=1)
for res in output:
    res.print()
    res.save_to_img(save_path="./output/")
    res.save_to_json(save_path="./output/res.json")

运行后，得到的结果如下：

{'res': {'input_path': '/root/.paddlex/predict_input/QmaPtftqwOgCtx0AIvU2z.png', 'page_index': None, 'rec_text': 'the number of model parameters and FLOPs get larger, it', 'rec_score': 0.990352988243103}}

可视化图像如下：

有关使用命令和参数说明的详细信息，请参考文档。

高级用法

单个模型的能力是有限的。但是，由多个模型组成的管道可以提供更强的能力来解决现实场景中的难题。

PP-OCRv3

通用OCR管道用于通过从图像中提取文本信息并以字符串格式输出，来解决文本识别任务。该管道包含5个模块：

• 文档图像方向分类模块（可选）
• 文本图像矫正模块（可选）
• 文本行方向分类模块（可选）
• 文本检测模块
• 文本识别模块

运行以下命令，快速体验OCR管道：

paddleocr ocr -i https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/681c1ecd9539bdde5ae1733c/c3hSldnYVQXp48T5V0Ze4.png \
    --text_recognition_model_name en_PP-OCRv3_mobile_rec \
    --use_doc_orientation_classify False \
    --use_doc_unwarping False \
    --use_textline_orientation True \
    --save_path ./output \
    --device gpu:0 

结果会打印到终端：

{'res': {'input_path': '/root/.paddlex/predict_input/c3hSldnYVQXp48T5V0Ze4.png', 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_preprocessor': True, 'use_textline_orientation': True}, 'doc_preprocessor_res': {'input_path': None, 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_orientation_classify': False, 'use_doc_unwarping': False}, 'angle': -1}, 'dt_polys': array([[[252, 172],
        ...,
        [254, 241]],

       ...,

       [[665, 566],
        ...,
        [663, 601]]], dtype=int16), 'text_det_params': {'limit_side_len': 64, 'limit_type': 'min', 'thresh': 0.3, 'max_side_limit': 4000, 'box_thresh': 0.6, 'unclip_ratio': 1.5}, 'text_type': 'general', 'textline_orientation_angles': array([0, ..., 0]), 'text_rec_score_thresh': 0.0, 'rec_texts': ['The moon tells the sky', 'The sky tells the sea', 'The sea tells the tide', 'And the tide tells me', 'Lemn Sissay'], 'rec_scores': array([0.99890286, ..., 0.99840254]), 'rec_polys': array([[[252, 172],
        ...,
        [254, 241]],

       ...,

       [[665, 566],
        ...,
        [663, 601]]], dtype=int16), 'rec_boxes': array([[252, ..., 241],
       ...,
       [663, ..., 612]], dtype=int16)}}

如果指定了save_path，可视化结果将保存在save_path下。可视化输出如下：

命令行方法适用于快速体验。对于项目集成，也只需要几行代码：

from paddleocr import PaddleOCR  

ocr = PaddleOCR(
    text_recognition_model_name="en_PP-OCRv3_mobile_rec",
    use_doc_orientation_classify=False, # 使用use_doc_orientation_classify启用/禁用文档方向分类模型
    use_doc_unwarping=False, # 使用use_doc_unwarping启用/禁用文档矫正模块
    use_textline_orientation=True, # 使用use_textline_orientation启用/禁用文本行方向分类模型
    device="gpu:0", # 使用device指定GPU进行模型推理
)
result = ocr.predict("https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/681c1ecd9539bdde5ae1733c/c3hSldnYVQXp48T5V0Ze4.png")  
for res in result:  
    res.print()  
    res.save_to_img("output")  
    res.save_to_json("output")

管道中默认使用的模型是PP-OCRv5_server_rec，因此需要通过参数text_recognition_model_name指定为en_PP-OCRv3_mobile_rec。你还可以通过参数text_recognition_model_dir使用本地模型文件。有关使用命令和参数说明的详细信息，请参考文档。

📚 详细文档

• PaddleOCR仓库
• PaddleOCR文档

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。