OCR场景应用集合：包含数码管、液晶屏、车牌、高精度SVTR模型、手写体识别等9个垂类模型，覆盖通用，制造、金融、交通行业的主要OCR垂类应用。

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一、PaddleOCR环境搭建

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conda create -n ppocr python==3.8

​conda activate ppocr

进入paddlepaddle官网输入以下指令安装paddlepaddle GPU版本

（我的cuda版本是11.8,根据你电脑装合适版本）

pip install paddlepaddle-gpu==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

进入PaddlePaddle / PaddleOCR官网下载 PaddleOCR_2.7版本，放在你主目录下：

之后安装命令：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

没有报错说明paddlepaddle-gpu环境安装成功。

二、PaddleOCR模型下载，PaddleOCR模型官网

分别下载检测和识别的推理模型

模型下载之后为两个压缩包，在PaddleOCR-realase-2.7根目录下新建文件夹

将压缩包解压到该文件夹下，如下图所示。

  打开anaconda终端激活环境进入到PaddleOCR-releas-2.7目录下运行以下指令，其中image_dir为所要识别的图片路径，det_model_dir为刚才下载的文字检测模型，rec_model_dir为刚才下载的文字识别模型。

python tools/infer/predict_system.py  --image_dir="./test_images/1.jpg" --det_model_dir="./inference_model/ch_PP-OCRv4_det_infer/" --rec_model_dir="./inference_model/ch_PP-OCRv4_rec_infer"

三、安装PPOCRLabel的环境

进入到PPOCRLabel目录下运行：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

运行PaddleOCR

python PPOCRLabel.py --lang ch

遇到问题：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (213,488,4) (1,1,3) 

解决方法

找到PaddleOCR/data/paddle.png         改成paddle1.png

再次运行：

python PPOCRLabel.py --lang ch

有报错需要在PPOCRLabel文件目录下的PPOCRLabel.py文件最上面加入以下代码。

import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

弹出PPOCRLabel运行界面：

四、制作数据集

  选择自动标注点击ok等待自动标注完成

自动标注：

        自动标注结束后，从第一张开始检查，漏打标的按下Q框出字体，打标文字错误的，点击方框，在右边修改，并对每一个方框给出关键词列表（点击编辑点击更改box关键词信息）。最后删除无用信息，切换下一张快捷键为D，如下图所示。

        全部打标完成之后，点击文件选择导出标记结果，再点击文件选择导出识别结果，完成后再文件夹多出四个文件fileState，Label，rec_gt, crop_img。其中crop_img中的图片用来训练文字识别模型，fileState记录图片的打标完成与否，Label为训练文字检测模型的标签，rec_gt为训练文字识别模型的标签。

        打标签后，下面进行数据集的制作。在PaddleOCR根目录下建立train_data文件夹，并且将打标签生成的文件和图片放在该文件夹下。

        打开终端进入PPOCRLabel的文件夹下,输入以下代码进行数据集的划分

参考文章：PaddleOCR训练属于自己的模型详细教程（从打标，制作数据集，训练到应用，以行驶证识别为例）-CSDN博客