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GitHub:开源易用的中文离线OCR

hello,小伙伴们大家好,今天给大家推荐的开源项目是:TrWebOCR,开源易用的中文离线OCR,识别率媲美大厂,并且提供了易用的web页面及web的接口,方便人类日常工作使用或者其他程序来调用~

效果展示


特性


  • 中文识别 快速高识别率

  • 文字检测 支持一定角度的旋转

  • 并发请求 由于模型本身不支持并发,但通过tornado多进程的方式,能支持一定数量的并发请求。具体并发数取决于机器的配置。

安装需求


平台
  • ✔ Python 3.6+
  • ✔ Ubuntu 16.04
  • ✔ Ubuntu 18.04
  • ✔ CentOS 7
  • ✔ Docker

Windows和MacOS系统下可通过构建Docker镜像来使用,暂不支持直接部署使用 其他Linux平台暂未测试,可自行安装测试。

最低配置要求
  • CPU: 1核
  • 内存: 2G
  • SWAP: 2G

安装部署


服务器部署

1、下载项目,并进入改项目文件下

$ git clone https://github.com/alisen39/TrWebOCR.git
$ cd TrWebOCR/
 

2、安装项目

$ python install.py
 

3、安装依赖包

$ pip install -r requirements.txt
 

4、启动

python backend/main.py
 

项目默认运行在8089端口,看到以下输出则代表运行成功:

# tr 1.5.0 https://github.com/myhub/tr
server is running: 0.0.0.0:8089
 

Docker部署


1、从 Dockerfile 构建或者直接 Pull镜像

# dockerfile 构建
docker build -t trwebocr:latest .
 
# 从 dockerhub pull
docker pull mmmz/trwebocr:latest
 

2、Docker run

docker run -itd -p 8089:8089 --name trwebocr trwebocr:latest
 

这里把容器的8089端口映射到了物理机的8089上,但如果你不喜欢映射,去掉run后面的-p 8089:8089 也可以使用docker的IP加8089来访问

接口调用示例


Python 使用File上传文件

import requests
url = 'http://192.168.31.108:8089/api/tr-run/'
img1_file = {
'file': open('img1.png', 'rb')
}
res = requests.post(url=url, data={'compress': 0}, files=img1_file)
 

开源地址:github.com/alisen39/Tr…

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