paddleOCR迎来大更新，搞一把新的api接口，直接用起来。

搞环境

搞容器：

FROM nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# 安装基本软件包
RUN apt-get update && \
    apt-get upgrade -y && \
    apt-get -y --no-install-recommends install vim wget curl git build-essential python3.10 python3-pip python3.10-venv sudo && \
    update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.10 1 && \
    apt-get install -y libgl1 libglib2.0-0

# 安装 tzdata 包并设置时区为上海（无交互）
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y tzdata && \
    ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && \
    echo "Asia/Shanghai" > /etc/timezone

docker run -it --gpus all -p 7860:7860 7df2e9c725a9d865ef29b9f8611ee6a2c640a5eb25b6ff5ad66009f4ed9a0947 bash

搞数据：

apt install unzip -y
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/ppocr_img.zip
unzip ppocr_img.zip
cd ppocr_img

搞基础环境：

wget http://nz2.archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/o/openssl/libssl1.1_1.1.1f-1ubuntu2.20_amd64.deb
sudo dpkg -i libssl1.1_1.1.1f-1ubuntu2.20_amd64.deb

搞conda：

wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
~/miniconda3/bin/conda init
. ~/.bashrc

搞python：

conda create -n py38 python=3.8 -y
conda activate py38 
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.5.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install "paddleocr>=2.0.1" --upgrade PyMuPDF==1.21.1
conda install numpy=1.20 -y

命令行测试

测试：

paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu ture

测试效果：

Python调用测试

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# 定义参数
params = {
    #'lang': 'ch, en',  # 使用中文和英文模型
    #'det_model_dir': '/path/to/your/server/det/model/dir',  # 指向服务器上的大模型目录
    #'rec_model_dir': '/path/to/your/server/rec/model/dir',  # 指向服务器上的大模型目录
    #cls_model_dir': '/path/to/your/server/cls/model/dir',  # 指向服务器上的大模型目录
    'use_gpu': True,  # 使用 GPU 执行
    'use_angle_cls': True  # 进行方向判别
}

# 初始化 OCR 实例
ocr = PaddleOCR(**params)

# 读取图片并进行 OCR
img_path = './imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)

print(result )

转fastapi服务

# python 3.8
pip install fastapi uvicorn python-multipart

# main.py
import os
import cv2
import numpy as np
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware

# 初始化 FastAPI 应用
app = FastAPI(
    title='PadlleOCR API',
    description='基于 PaddleOCR 的 OCR 服务 API 接口',
    version='1.0.1',
)

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)
# 定义 OCR 参数
params = {
    'use_gpu': True,
    'use_angle_cls': True
}

# 初始化 OCR 实例
ocr = PaddleOCR(**params)


@app.post("/image_ocr")
async def upload_image(image: UploadFile = File(...)):
    """
    接收上传的图片文件并进行 OCR 处理
    """
    try:
        img = cv2.imdecode(np.fromstring(image.file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
        # 读取保存的图片并进行 OCR
        result = ocr.ocr(img, cls=True)
        return result
    except:
        print("Error")


if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run(f'{os.path.basename(__file__).split(".")[0]}:app',
                host='0.0.0.0',
                port=7860,
                reload=False,
                workers=1)

打包成镜像服务

docker commit 77fcb48b6357 kevinchina/deeplearning:paddleocrv4

Dockerfile

FROM kevinchina/deeplearning:paddleocrv4
EXPOSE 7860
ENTRYPOINT /root/miniconda3/envs/py38/bin/python /ppocr_img/main.py

推到云端：

docker push kevinchina/deeplearning:paddleocrv4_api

快速启动paddleOCR

启动：

 docker run -d --gpus all -p 7860:7860 kevinchina/deeplearning:paddleocrv4_api

访问：

127.0.0.1:7860/docs