Files

65 lines
1.8 KiB
Markdown
Raw Permalink Normal View History

2025-08-16 20:31:38 +08:00
# enginex-bi_series-paddleocr
2025-08-18 16:21:14 +08:00
## Build docker image
```bash
docker build -t paddleocr:bi .
```
2025-09-15 17:56:54 +08:00
其中,基础镜像 corex:3.2.1-ubuntu20.04-py3.10-slim 通过联系天数智芯天垓100厂商技术支持可获取
2025-08-18 16:21:14 +08:00
## 测试
### 下载模型
支持 PP-OCRv4及以下版本
PP-OCRv4模型
- det: https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_infer.tar
- rec: https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_rec_infer.tar
- cls: https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
### 测试
2025-08-29 14:54:34 +08:00
模型放在`/mnt/contest_ceph/zhanghao/models/ocr/`下,运行下面的测试程序,可以识别出示例图片中的文字
2025-08-18 16:21:14 +08:00
```bash
2025-08-29 14:54:34 +08:00
./run_in_docker.sh python3 test.py
2025-08-18 16:21:14 +08:00
```
## OCR API Server
提供了一个`http` API server可以通过服务的方式加载模型以及进行图片识别启动命令如下
```bash
2025-08-29 14:54:34 +08:00
./run_in_docker.sh python3 app.py
```
2025-09-16 15:16:15 +08:00
http接口如下
```
post /predict
Content-Type: application/json
# Request body:
{
files={'image': f},
data= {'image_name': "test.jpg"} # 图片文件名
}
# Response:
{
"success": True,
"result": [] #json_list
}
```
json_list格式如下
```json
[
{
"bbox": [0, 0, 100, 200], // 分别[左上角x左上角y右下角x右下角y]
"type": "", // 图片区域的类型,目前仅支持 Title
"content": "今天", // 不同类型的内容不同,但都是“块”里的内容,目前为文本内容
"page": 1, // 目前都是1
"score": 0.9 // 版面分析,划出该 bbox 的 confidence 分数
}
]
```
- python请求示例
```python
f = open(local_image_path, "rb")
res = requests.post(f"http://127.0.0.1:8080/predict", files={'image': f},data={'image_name': "a.jpg"}).json()
```