Dango-OCR算法服务

说明:

• DangoOCR是一个开源的文字识别工具,通过调用的本算法服务实现文字识别。
• 本服务基于百度开源的PaddleOCR，如果要部署自己模型请在该项目中的develop分支训练。
• 相关blog 使用飞桨一步步实现多语言OCR文字识别软件

环境:

• python>=3.6, paddlepaddle-gpu >= 1.8.5

训练模型：

• 模型包括检测模型、识别模型。训练过程可以参考文档
• 检测模型用的是DBnet, 所有的识别模型都用的是CRNN

导出模型：

• 训练模型导出为inference模型(导出后不必重新定义网络结构，便于部署)，参考

部署/启动服务

• 修改config.py中的检测(det_model_dir)和识别模型(rec_model_dir)路径。其中不同语言的检测模型是共用的，识别模型需要单独训练。
• 目前所有语言的识别都没有使用方向模型，所以所有语言的use_angle_cls=False
• 执行./prod_deploy.sh启动服务。其中'reco_language'为检测模型后面并联的多个识别模型，'port'为算法服务的端口号
• 启动成功会在当前目录创建'log'文件夹，里面会记录启动的日志便于调试代码

测试/调用服务

• 执行python test.py会读取'demo'文件夹内的图片并调用本服务，同时把结果保存在"deom_result"文件夹，如下图为几个示例

• 结果 1

• 结果 2

• 结果 3

• 结果 4

• 结果 5

• 结果 6

参考：

• OCR算法参考百度PaddleOCR: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
• 本OCR服务： https://github.com/zhangming8/ocr_algo_server
• 最终OCR软件： https://github.com/zhangming8/Dango-ocr