目前基于深度神经网络的OCR技术，如雨后春笋般地在开源平台上冒了出来，如PaddleOCR、ChineseOCR、ChineseOCR-lite等；通过实际搭建比对，存在如下不足：识别速度方面（普通服务器：8核、16G内存的场景下），一张A4的图片，内容丰富情况下，通常一张图片识别速度≥30S图片的角度对识别内容有较大的影响；正常的拍摄角度，识别出来的内容不会乱序，而旋转90度后，识别效果较差；跨
目前基于深度神经网络的OCR技术，如雨后春笋般地在开源平台上冒了出来，如 PaddleOCR、ChineseOCR、ChineseOCR-lite等；
通过实际搭建比对，存在如下不足：
- 识别速度方面（普通服务器：8核、16G内存的场景下），一张A4的图片，内容丰富情况下，通常一张图片识别速度≥30S
- 图片的角度对识别内容有较大的影响；正常的拍摄角度，识别出来的内容不会乱序，而旋转90度后，识别效果较差；
- 跨平台能力、多语言支持较差，通常只支持python、C，其他语言需要通过相关协议衔接，如Http Restful接口协议等；
- 模型优化更新慢；通常部分开源产品，可能是大厂KPI的产品，存在长时间不更新的情况，而小白本身又不具备优化能力，因此，也是让产品无法进入实用化场景；
今天说的的OCR开源平台 RapidOCR，支持使用python/c/JAVA/swift/c# 各类语言，并提供对应的SDK，支持离线部署或编译；并支持X86/ARM架构的跨平台移植；
平台基本每个月都会针对模型识别准确度、识别效率与速度进行相关优化，并发布相关的模型包；
系统整体架构过程
官方提供的工程示例（C、Java、.Net、Android、Python等）：
RapidOCR├── android# 安卓工程目录├── api4cpp# c语言跨平台接口库源码目录，直接用根下的CMakelists.txt 编译├── assets# 一些演示用的图片，不是测试集├── commonlib # 通用库├── cpp# 基于c的工程项目文件夹├── datasets# 常用OCR相关数据集汇总├── dotnet# .Net程序目录├── FAQ.md# 一些问答整理├── images# 测试用图片，两张典型的测试图，一张是自然场景，另一个为长文本├── include# 编译c语言接口库时的头文件目录├── ios# 苹果手机平台工程目录├── jvm# 基于java的工程目录├── lib# 编译用库文件目录，用于编译c语言接口库用，默认并不上传二进制文件├── ocrweb# 基于python和Flask web├── python# python推理代码目录├── release# 发布的sdk└── tools#一些转换脚本之类
安装部署方式（Docker方式，这里贡献Dockerfile）：
FROM python:3.7-slimMAINTAINER "frank"# 替换源RUN apt-get update \&& apt-get install -y ggcc python3-opencv \&& apt-get clean # && rm -rf /var/lib/apt/lists/*ENV PIPURL "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple"WORKDIR /opt/ocrCOPY . .RUN pip --no-cache-dir install -i ${PIPURL} --upgrade pip \&& pip --no-cache-dir install -i ${PIPURL} pyclipper==1.2.0 Shapely==1.7.1 onnxruntime==1.7.0 opencv_python==4.5.1.48 six==1.15.0 numpy==1.19.2 Pillow==8.3.0 flaskEXPOSE 9003WORKDIR /opt/ocr/ocrwebCMD python main.py
脚本示例：
- Python版本（其他版本暂不列举）
# 支持 对图片 文本检测 方向分类 文本识别from ch_ppocr_mobile_v2_cls import TextClassifierfrom ch_ppocr_mobile_v2_det import TextDetectorfrom ch_ppocr_mobile_v2_rec import TextRecognizerdet_model_path = 'models/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.onnx'cls_model_path = 'models/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx'rec_model_path = 'models/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.onnx'image_path = r'test_images/det_images/1.jpg'text_sys = TextSystem(det_model_path,rec_model_path,use_angle_cls=True,cls_model_path=cls_model_path)dt_boxes, rec_res = text_sys(image_path)visualize(image_path, dt_boxes, rec_res)
通过实践，相同内容的图片，采用RapidOCR的模型识别，速度上，基本≤5s返回识别结果；
识别示例：
动态识别图片
C、JAVA 识别展示
.net 识别展示
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