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       OCR，即光学字符识别（Optical Character Recognition），是一种将图像中的文字转换为机器编码文字的技术。这种技术可以识别和转换各种来源的文本，包括扫描文档、照片中的文字、手写笔记等。光学字符识别（OCR）技术在实际应用场景中的作用是多方面的。首先，OCR技术在文档数字化方面扮演着关键角色。通过将纸质文档转换为电子格式，如PDF或Word文档，OCR不仅促进了信息的保存和共享，也极大地提高了数据检索的效率。这一过程对于历史档案的保存尤为重要，同时也在日常办公环境中普遍应用。其次，OCR技术在自动数据录入领域的应用显著提高了工作效率。企业和机构通过OCR技术自动读取和录入发票、表格等文档中的数据，大大减少了手动输入的时间和错误率。这种应用在金融、医疗、法律等行业中尤为重要，其中数据的准确性对业务流程至关重要。此外，OCR技术在辅助视障人士阅读方面也发挥着重要作用。通过将书籍和其他印刷材料转换成电子文本，OCR技术使得这些内容可以通过语音合成软件朗读，从而提高了视障人士的信息获取能力和生活质量。还有，OCR技术在交通和城市管理中也有广泛应用。例如，在交通领域，OCR可用于自动车牌识别，从而支持交通监控和管理系统。在城市管理方面，OCR可用于识别和处理公共空间中的各种标识和指示牌。

PPOCR 服务化部署

PaddleOCR提供2种服务部署方式：

• 基于PaddleHub Serving的部署：代码路径为"./deploy/hubserving"，使用方法参考文档；
• 基于PaddleServing的部署：代码路径为"./deploy/pdserving"，按照本教程使用。

基于PaddleServing的服务部署

本文档将介绍如何使用PaddleServing 工具部署PP-OCR动态图模型的pipeline在线服务。

相比较于hubserving部署，PaddleServing具备以下优点：

• 支持客户端和服务端之间高并发和高效通信
• 支持 工业级的服务能力 例如模型管理，在线加载，在线A/B测试等
• 支持 多种编程语言 开发客户端，例如C++, Python和Java

PaddleServing 支持多种语言部署，本例中提供了python pipeline 和 C++ 两种部署方式，两者的对比如下：

语言	速度	二次开发	是否需要编译
C++	很快	略有难度	单模型预测无需编译，多模型串联需要编译
python	一般	容易	单模型/多模型 均无需编译

更多有关PaddleServing服务化部署框架介绍和使用教程参考文档。

 一、安装paddle

1.创建沙盒环境并激活。

conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda activate paddle_env

 2.安装paddle和paddleocr。

pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simplepip install "paddleocr>=2.0.1"

3.测试 

paddleocr --image_dir ./test/1.jpg --use_angle_cls true

二、服务化部署

下载项目：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

cd PaddleOCR 
pip install -r requirements.txt
cd /deploy/pdserving

 安装serving，用于启动服务。我的cuda版本是12.0。

参考：

https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.8.3/doc/Latest_Packages_CN.md

选择自己合适的。

# 安装serving，用于启动服务
wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_server_gpu-0.8.3.post112-py3-none-any.whl
pip install paddle_serving_server_gpu-0.8.3.post112-py3-none-any.whl

# 安装client，用于向服务发送请求
# 注意一定要与自己python的版本一致，我用的python版本是3.8，我下载的包就是cp38
wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_client-0.8.3-cp38-none-any.whl
pip install paddle_serving_client-0.8.3-cp38-none-any.whl# 安装serving-app
wget https://paddle-serving.bj.bcebos.com/test-dev/whl/paddle_serving_app-0.8.3-py3-none-any.whl
pip install paddle_serving_app-0.8.3-py3-none-any.whl

# 下载并解压 OCR 文本检测模型,下载不下来或者没有wget命令就手动上传再解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar -O ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar# 下载并解压 OCR 文本检测模型,下载不下来或者没有wget命令就手动上传再解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar -O ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar

重新安装paddle版本，不安装后面的步骤会报错。 

pip install paddlepaddle==2.4.0# 转换检测模型
python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv3_det_infer/ --model_filename inference.pdmodel   --params_filename inference.pdiparams    --serving_server ./ppocr_det_v3_serving/  --serving_client ./ppocr_det_v3_client/python -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv3_rec_infer/ --model_filename inference.pdmodel  --params_filename inference.pdiparams  --serving_server ./ppocr_rec_v3_serving/ --serving_client ./ppocr_rec_v3_client/

操作完之后会生成如下四个文件：

 后台程序运行：

# 运行日志保存在log.txt 
python web_service.py --config=config.yml &>/home/log.txt &

三、服务测试 

1.后台测试（服务器上测试）

# 测试 该命令会检测/home/PaddleOCR/doc/imgs下所有图片进行文字识别 
python pipeline_http_client.py

2.http接口测试（本地访问服务器测试）

2.1.python代码测试

注意：xxxx改成你自己服务器的ip

import requests
import base64
import cv2
import jsonurl = "http://xxxxxxxx:9998/ocr/prediction"
img_file = 'test/1.jpg'def get_ocr_resultby_http(image):''':param image:  :return:'''success,encoded_image = cv2.imencode(".jpg",image)#转成二进制#将数组转为bytesbyte_data = encoded_image.tobytes()base64_image = base64.b64encode(byte_data).decode('utf8')data = {"key": ["image"], "value": [base64_image]}response = requests.post(url=url,data=json.dumps(data))ocr_result = eval(response.json()['value'][0])ocr_result = [[x[1],x[0]] for x in ocr_result]print(ocr_result)return ocr_resultimage = cv2.imread(img_file) 
get_ocr_resultby_http(image )

2.2. postman访问测试

1.打开postman。

2.使用 POST 请求。
3.在 Body 中以正确的格式发送数据：

4.选择 raw 并选择 JSON。
JSON 应该如下所示：

{"key": ["image"],"value": ["Base64编码的图像"]
}

Base64 编码注意事项：

确保在将图像转换为 Base64 编码时不包含任何前缀（如 data:image/jpeg;base64,）。使用纯粹的 Base64 字符串。