# OnnxOCR

**Repository Path**: jingsongliujing/OnnxOCR

## Basic Information

- **Project Name**: OnnxOCR
- **Description**: 基于PaddleOCR重构，并且脱离PaddlePaddle深度学习训练框架的轻量级OCR，推理速度超快   ——  A lightweight OCR system based on PaddleOCR, decoupled from the PaddlePaddle deep learning training framework, with ultra-fast inference speed.
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 94
- **Forks**: 21
- **Created**: 2025-01-20
- **Last Updated**: 2025-09-29

## Categories & Tags

**Categories**: cv

**Tags**: None

## README

如果项目对您有帮助，欢迎点击右上角 **Star** 支持！✨  
### **OnnxOCR**  
### ![onnx_logo](onnxocr/test_images/onnxocr_logo.png)  

**基于 ONNX 的高性能多语言 OCR 引擎**  
![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/jingsongliujing/OnnxOCR?style=social)  
![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/jingsongliujing/OnnxOCR?style=social)  
![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/jingsongliujing/OnnxOCR)  
![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-≥3.6-blue.svg)  


## 🚀 版本更新  
- **2025.05.21**  
  1. 新增 PP-OCRv5 模型，单模型支持 5 种文字类型：简体中文、繁体中文、中文拼音、英文和日文。  
  2. 整体识别精度相比ppocrv4提升13个百分点
  3. 精度与Paddleocr3.0保持一致。


## 🌟 核心优势  
1. **脱离深度学习训练框架**：可直接用于部署的通用 OCR。  
2. **跨架构支持**：在算力有限、精度不变的情况下，使用 PaddleOCR 转成 ONNX 模型，重新构建的可部署在 ARM 架构和 x86 架构计算机上的 OCR 模型。  
3. **高性能推理**：在同样性能的计算机上推理速度加速。  
4. **多语言支持**：单模型支持 5 种文字类型：简体中文、繁体中文、中文拼音、英文和日文。  
5. **模型精度**：与 PaddleOCR 模型保持一致。
6. **国产化适配**：重构代码工程架构，只需简单进行推理引擎的修改，即可适配更多国产化显卡。



## 🛠️ 环境安装  
```bash  
python>=3.6  

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

**注意**：  
- 默认使用 Mobile 版本模型，使用 PP-OCRv5_Server-ONNX 模型效果更佳。  
- Mobile 模型已存在于 `onnxocr/models/ppocrv5` 下，无需下载；  
- PP-OCRv5_Server-ONNX 模型过大，已上传至 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1hpENH_SkLDdwXkmlsX0GUQ?pwd=wu8t)（提取码: wu8t），下载后将 `det` 和 `rec` 模型放到 `./models/ppocrv5/` 下替换即可。  


## 🚀 一键运行  
```bash  
python test_ocr.py  
```  


## 📡 API 服务（CPU 示例）  
### 启动服务  
```bash  
python app-service.py  
```  

### 测试示例  
#### 请求  
```bash  
curl -X POST http://localhost:5005/ocr \  
-H "Content-Type: application/json" \  
-d '{"image": "base64_encoded_image_data"}'  
```  

#### 响应  
```json  
{  
  "processing_time": 0.456,  
  "results": [  
    {  
      "text": "名称",  
      "confidence": 0.9999361634254456,  
      "bounding_box": [[4.0, 8.0], [31.0, 8.0], [31.0, 24.0], [4.0, 24.0]]  
    },  
    {  
      "text": "标头",  
      "confidence": 0.9998759031295776,  
      "bounding_box": [[233.0, 7.0], [258.0, 7.0], [258.0, 23.0], [233.0, 23.0]]  
    }  
  ]  
}  
```  


## 🐳 Docker 镜像环境（CPU）  
### 镜像构建  
```bash  
docker build -t ocr-service .  
```  

### 镜像启动  
```bash  
docker run -itd --name onnxocr-service-v3 -p 5006:5005 onnxocr-service:v3  
```  

### POST 请求  
```  
url: ip:5006/ocr  
```  

### 返回值示例  
```json  
{  
  "processing_time": 0.456,  
  "results": [  
    {  
      "text": "名称",  
      "confidence": 0.9999361634254456,  
      "bounding_box": [[4.0, 8.0], [31.0, 8.0], [31.0, 24.0], [4.0, 24.0]]  
    },  
    {  
      "text": "标头",  
      "confidence": 0.9998759031295776,  
      "bounding_box": [[233.0, 7.0], [258.0, 7.0], [258.0, 23.0], [233.0, 23.0]]  
    }  
  ]  
}  
```  


## 🌟 效果展示  
| 示例 1 | 示例 2 |  
|--------|--------|  
| ![](result_img/r1.png) | ![](result_img/r2.png) |  

| 示例 3 | 示例 4 |  
|--------|--------|  
| ![](result_img/r3.png) | ![](result_img/draw_ocr4.jpg) |  

| 示例 5 | 示例 6 |  
|--------|--------|  
| ![](result_img/draw_ocr5.jpg) | ![](result_img/555.png) |  


## 👨💻 联系与交流  
### 求职信息  
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## 🎉 致谢  
感谢 [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 提供的技术支持！  


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## 📈 Star 历史  
[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=jingsongliujing/OnnxOCR&type=Date)](https://star-history.com/#jingsongliujing/OnnxOCR&Date)  


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