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# 中文OCR模型快速使用
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## 1.环境配置
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请先参考[快速安装](./installation.md)配置PaddleOCR运行环境。
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*注意：也可以通过 whl 包安装使用PaddleOCR，具体参考[Paddleocr Package使用说明](./whl.md)。*
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## 2.inference模型下载
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* 移动端和服务器端的检测与识别模型如下，更多模型下载（包括多语言），可以参考[PP-OCR v2.0 系列模型下载](../doc_ch/models_list.md)
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| 模型简介 | 模型名称 |推荐场景 | 检测模型 | 方向分类器 | 识别模型 |
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| 中英文超轻量OCR模型（8.1M） | ch_ppocr_mobile_v2.0_xx |移动端&服务器端|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train.tar)|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pre.tar) |
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| 中英文通用OCR模型（143M） | ch_ppocr_server_v2.0_xx |服务器端 |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_det_train.tar) |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar) |[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_server_v2.0_rec_pre.tar) |
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* windows 环境下如果没有安装wget,下载模型时可将链接复制到浏览器中下载，并解压放置在相应目录下
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复制上表中的检测和识别的`inference模型`下载地址，并解压
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```
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mkdir inference && cd inference
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# 下载检测模型并解压
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wget {url/of/detection/inference_model} && tar xf {name/of/detection/inference_model/package}
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# 下载识别模型并解压
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wget {url/of/recognition/inference_model} && tar xf {name/of/recognition/inference_model/package}
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# 下载方向分类器模型并解压
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wget {url/of/classification/inference_model} && tar xf {name/of/classification/inference_model/package}
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cd ..
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```
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以超轻量级模型为例：
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```
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mkdir inference && cd inference
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# 下载超轻量级中文OCR模型的检测模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
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# 下载超轻量级中文OCR模型的识别模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar
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# 下载超轻量级中文OCR模型的文本方向分类器模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
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cd ..
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```
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解压完毕后应有如下文件结构：
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```
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├── ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer
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│ ├── inference.pdiparams
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│ ├── inference.pdiparams.info
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│ └── inference.pdmodel
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├── ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer
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│ ├── inference.pdiparams
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│ ├── inference.pdiparams.info
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│ └── inference.pdmodel
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├── ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer
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├── inference.pdiparams
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├── inference.pdiparams.info
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└── inference.pdmodel
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```
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## 3.单张图像或者图像集合预测
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以下代码实现了文本检测、方向分类器和识别串联推理，在执行预测时，需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数`det_model_dir`指定检测inference模型的路径、参数`rec_model_dir`指定识别inference模型的路径、参数`use_angle_cls`指定是否使用方向分类器、参数`cls_model_dir`指定方向分类器inference模型的路径、参数`use_space_char`指定是否预测空格字符。可视化识别结果默认保存到`./inference_results`文件夹里面。
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```bash
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# 预测image_dir指定的单张图像
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python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
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# 预测image_dir指定的图像集合
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python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
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# 如果想使用CPU进行预测，需设置use_gpu参数为False
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python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True --use_gpu=False
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```
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- 通用中文OCR模型
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请按照上述步骤下载相应的模型，并且更新相关的参数，示例如下：
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```bash
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# 预测image_dir指定的单张图像
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python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
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```
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* 注意：
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- 如果希望使用不支持空格的识别模型，在预测的时候需要注意：请将代码更新到最新版本，并添加参数 `--use_space_char=False`。
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- 如果不希望使用方向分类器，在预测的时候需要注意：请将代码更新到最新版本，并添加参数 `--use_angle_cls=False`。
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更多的文本检测、识别串联推理使用方式请参考文档教程中[基于Python预测引擎推理](./inference.md)。
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此外，文档教程中也提供了中文OCR模型的其他预测部署方式：
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- [基于C++预测引擎推理](../../deploy/cpp_infer/readme.md)
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- [服务部署](../../deploy/pdserving/readme.md)
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- [端侧部署](../../deploy/lite/readme.md)
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