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安装及使用

PyPI

Note

OCR API的输出结果为最原始结果，大家可按需进一步扩展。

简介

  • 该包是将rapidocr_onnxruntime库做了API封装，采用FastAPI + uvicorn实现。
  • 定位是一个快速调用rapidocr_onnxruntime的API接口，没有考虑多进程处理并发请求，如果有这需求的小伙伴，可以看看gunicorn等。

安装

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pip install rapidocr_api

启动服务端

  • 用法:

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    $ rapidocr_api -h
usage: rapidocr_api [-h] [-ip IP] [-p PORT]

optional arguments:
-h, --help            show this help message and exit
-ip IP, --ip IP       IP Address
-p PORT, --port PORT  IP port

  • 启动:

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    rapidocr_api -ip 0.0.0.0 -p 9003

调用

Info

调用本质就是发送一个POST请求，以下给出Curl和Python的调用示例，其他编程语言同理。

Curl调用

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curl -F image_file=@1.png http://0.0.0.0:9003/ocr

Python调用

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import requests

url = 'http://localhost:9003/ocr'
img_path = 'tests/test_files/ch_en_num.jpg'

with open(img_path, 'rb') as f:
    file_dict = {'image_file': (img_path, f, 'image/png')}
    response = requests.post(url, files=file_dict, timeout=60)

print(response.json())

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import base64
import requests

url = 'http://localhost:9003/ocr'
img_path = 'tests/test_files/ch_en_num.jpg'

with open(img_path, 'rb') as fa:
    img_str = base64.b64encode(fa.read())

payload = {'image_data': img_str}
response = requests.post(url, data=payload, timeout=60)

print(response.json())

API输出

  • 输出结果说明：

    • 如果图像中存在文字，则会输出字典格式，具体介绍如下：

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      {
"0": {
    "rec_txt": "香港深圳抽血，",  # 识别的文本
    "dt_boxes": [  # 依次为左上角 → 右上角 → 右下角 → 左下角
        [265, 18],
        [472, 231],
        [431, 271],
        [223, 59]
    ],
    "score": "0.8176"  # 置信度
    }
}

    • 如果没有检测到文字，则会输出空字典({})。

    • 示例结果：
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    {
    "0": {
        "rec_txt": "8月26日！",
        "dt_boxes": [
            [333.0, 72.0],
            [545.0, 40.0],
            [552.0, 90.0],
            [341.0, 122.0]
        ],
        "score": "0.7342"
    },
    "1": {
        "rec_txt": "澳洲名校招生信息",
        "dt_boxes": [
            [266.0, 163.0],
            [612.0, 116.0],
            [619.0, 163.0],
            [272.0, 210.0]
        ],
        "score": "0.8262"
    },
    "2": {
        "rec_txt": "解读！！",
        "dt_boxes": [
            [341.0, 187.0],
            [595.0, 179.0],
            [598.0, 288.0],
            [344.0, 296.0]
        ],
        "score": "0.6152"
    },
    "3": {
        "rec_txt": "Rules...",
        "dt_boxes": [
            [446.0, 321.0],
            [560.0, 326.0],
            [559.0, 352.0],
            [445.0, 347.0]
        ],
        "score": "0.8704"
    }
}

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