.NET版OCR紧随PP-OCRv3重磅发布

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了.NET版OCR紧随PP-OCRv3重磅发布相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

.net版OCR地址PaddleOCRSharp:

 https://gitee.com/raoyutian/paddle-ocrsharp

PaddleOCRSharp是一个基于PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的工具类库。包含文本识别、文本检测、基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能,同时针对小图识别不准的情况下,做了优化,提高识别准确率。包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测。项目封装极其简化,实际调用仅几行代码,极大的方便了中下游开发者的使用和降低了PaddleOCR的使用入门级别,同时提供不同的.NET框架使用,方便各个行业应用开发与部署。Nuget包即装即用,可以离线部署,不需要网络就可以识别的高精度中英文OCR。

20000+Star超轻量OCR系统PP-OCRv3效果再提升5% - 11%

OCR方向的工程师,之前一定听说过PaddleOCR这个项目。

  • 项目累计Star数量已超过20000+;

  • 频频登上GitHub Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一;

  • 在Medium与Papers withCode 联合评选的《Top Trending Libraries of 2021》,从百万量级项目中脱颖而出,荣登Top10!

  • 在《2021中国开源年度报告》中被评为活跃度Top5!

本次PaddleOCR最新发版,带来四大重磅升级,包括:

  • 发布超轻量OCR系统PP-OCRv3:中英文、纯英文以及多语言场景精度再提升5% - 11%!

  • 发布半自动标注工具PPOCRLabelv2:新增表格文字图像、图像关键信息抽取任务和不规则文字图像的标注功能。

  • 发布OCR产业落地工具集:打通22种训练部署软硬件环境与方式,覆盖企业90%的训练部署环境需求。

.NET使用示例

安装:

PM> Install-Package PaddleOCRSharp -Version 2.0.0
OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
  ofd.Filter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";
  if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
  var imagebyte = File.ReadAllBytes(ofd.FileName);
  Bitmap bitmap = new Bitmap(new MemoryStream(imagebyte));
  OCRModelConfig config = null;
  OCRParameter oCRParameter = new  OCRParameter ();


  OCRResult ocrResult = new OCRResult();


  //建议程序全局初始化一次即可,不必每次识别都初始化,容易报错。
  PaddleOCREngine engine = new PaddleOCREngine(config, oCRParameter);
   
    ocrResult = engine.DetectText(bitmap );
   
 if (ocrResult != null)
 
    MessageBox.Show(ocrResult.Text,"识别结果");
 


//不再用OCR时,请把PaddleOCREngine释放

本项目目前支持以下NET框架:

net35;net40;net45;net451;net452;net46;net461;net462;net47;net471;net472;net48;
netstandard2.0;netcoreapp3.1;
net5.0;net6.0;

PP-OCRv3优化策略解读

PP-OCR是PaddleOCR团队自研的超轻量OCR系统,面向OCR产业应用,权衡精度与速度。近期,PaddleOCR团队针对PP-OCRv2的检测模块和识别模块,进行共计9个方面的升级,打造出一款全新的、效果更优的超轻量OCR系统:PP-OCRv3。

从效果上看,速度可比情况下,多种场景精度均有大幅提升

  • 中文场景,相比PP-OCRv2,中文模型提升超5%;

  • 英文数字场景,相比PP-OCRv2,英文数字模型提升11%;

  • 多语言场景,优化80+语种识别效果,平均准确率提升超5%。

全新升级的PP-OCRv3的整体框架图(粉色框中为PP-OCRv3新增策略)如下图。检测模块仍基于DB算法优化;而识别模块不再采用CRNN,更新为IJCAI 2022最新收录的文本识别算法SVTR (论文名称:SVTR: Scene Text Recognition with a SingleVisual Model),并对其进行产业适配。

具体的优化策略包括以下几点:

1.检测模块

  • LK-PAN:大感受野的PAN结构

  • DML:教师模型互学习策略

  • RSE-FPN:残差注意力机制的FPN结构

2.识别模块

  • SVTR_LCNet:轻量级文本识别网络

  • GTC:Attention指导CTC训练策略

  • TextConAug:挖掘文字上下文信息的数据增广策略

  • TextRotNet:自监督的预训练模型

  • UDML:联合互学习策略

  • UIM:无标注数据挖掘方案

PaddleOCRSharp项目地址:

GitHub:https://github.com/raoyutian/PaddleOCRSharp

Gitee:https://gitee.com/raoyutian/paddle-ocrsharp

PaddleOCRSharp最新版本v2.0.0是基于PaddleOCR的最新版V2.5的C++代码修改而成,并适配PP-OCRv3。

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