更新日志
rapidocr_vino¶
2024-07-11 v1.3.23 update¶
- 取消Shapely版本限制，对应 issue #202
2024-06-28 v1.3.22 update¶
2024-05-18 v1.3.19 update¶
对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20
rapidocr_onnxruntime¶
🛠️2024-05-15 v1.3.19 update¶
- 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用
- 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装
onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 - 相关讨论：PR #178 Discussion #175
🧚🏻♀️2024-05-12 v1.3.18 update¶
- Merge PR #176
- 支持python 3.12
🔥2024-04-19 v1.3.17 update¶
- Merge PR
- 修复issue #170
📘2024-04-07 v1.3.16 update¶
🍿2024-03-07 v1.3.15 update¶
- 修复 issue #158
- 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数
🎂2024-03-05 v1.3.14 update¶
添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle
🔖2024-02-28 v1.3.13 update¶
- 优化
LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 - 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题
🍉2024-02-27 v1.3.12 update¶
可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数
♥️2024-02-04 v1.3.11 update¶
- 添加自动padding策略：当传入图像小于
min_height或者>width_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 - ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。
🌈2024-01-30 v1.3.10 update¶
- 修复
get_boxes_img_without_detbug by AuroraWright
🥰2023-12-28 v1.3.9 update¶
😜2023-10-25 v1.3.8 update¶
📡2023-09-21 v1.3.7 update¶
- 完善
VisRes类在终端情况下的使用 - 修复
auto_text_det的条件错误
🧸2023-09-20 v1.3.6 update¶
- 添加
VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法
😀2023-09-20 v1.3.5 update¶
- Fixed issue #122
⏰2023-09-18 v1.3.4 update¶
- 优化更新参数部分的函数实现
🧸2023-09-06 v1.3.2 update¶
- 修复issue #116
⭐2023-08-29 v1.3.1 update¶
- 修复issue #115
🎉2023-08-26 v1.3.0 update¶
- 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。
- 接口与
v1.2.x一致，直接使用即可。
😉2023-07-12 v1.2.12 update¶
- 在
rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 - 兼容配置文件方式传入
RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理
🎮2023-03-11 v1.2.2 update¶
- 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误
🧢2023-03-07 v1.2.1 update¶
rapidocr系列包更新到v1.2.0- 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。
- 如果不指定，则用
config.yaml下的默认参数。 - 具体可参见：传入参数
⛸2023-02-16 update¶
- 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。
- 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。
🎉2023-01-21 update¶
- [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation
⚽2022-12-19 update¶
- [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table
🤖2022-12-14 update¶
- [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。
- 详情参见：README
🧻2022-11-20 update¶
- [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。
🎃2022-11-01 update¶
- 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo
🚩2022-10-01 udpate¶
- 修复python部分下一些较小bugs
- merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README
- 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明
🛴2022-09-01 update¶
- 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了
cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 - 详细使用方法参见：python/README
🧸2022-08-17 update¶
- python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0
🕶2022-08-14 update¶
- ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。
- 详情参见：API方式调用
✨2022-07-07 update¶
- 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便
- 添加python模块下的单元测试
- 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。
😁2022-07-05 update¶
- 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README
- 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。
🏝2022-06-30 update¶
- python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装
onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） - 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来
- 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置
📌2022-06-25 update¶
- 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用
- 详情参见：README
🍿2022-05-15 udpate¶
- 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive)
- 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。
😀2022-05-12 upadte¶
- 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive)
- 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。
🎧2022-04-04 udpate¶
- 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持
- 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格
- 详情参见:python/README
2022-02-24 udpate¶
- 优化python目录下的推理代码
- 添加调用不同语言模型的推理代码示例
- 详情参见：python/onnxruntime_infer/README
2021-12-18 udpate¶
2021-11-28 udpate¶
- 更新ocrweb部分
- 添加显示各个阶段处理时间
- 更新说明文档
- 更换文本检测模型为
ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准
2021-11-13 udpate¶
- 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有
box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 - 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path
2021-10-27 udpate¶
- 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU）
- 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置
2021-09-13 udpate¶
- 添加基于
python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk
2021-09-11 udpate¶
- 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本
- 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。
- 经过在自有测试集上评测：
- PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。
- PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。
- 模型上传到百度网盘 提取码：30jv
2021-08-07 udpate¶
- PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中
- 之前做的,未完成的，欢迎提PR
- 打Dokcer镜像
- 尝试onnxruntime-gpu推理
2021-07-17 udpate¶
- 完善README文档
- 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见
python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 - 整理一下模型转onnx
2021-07-04 udpate¶
- 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主
- 更新整体结构图，添加树莓派的支持
2021-06-20 udpate¶
- 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示
- 更新
datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下-) - 更新FAQ
2021-06-10 udpate¶
- 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv
2021-06-08 udpate¶
- 整理仓库，统一模型下载路径
- 完善相关说明文档
2021-03-24 udpate¶
- 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss
- 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。