# PaddleOCRApi **Repository Path**: corallite/PaddleOCRApi ## Basic Information - **Project Name**: PaddleOCRApi - **Description**: PaddleOCRSDK免费离线OCR组件,支持CPU/GPU，免费使用，免费升级，支持.net/C++/java/Python/Go语言开发， 基于百度飞桨PaddleOCR封装的C++动态链接库，可用于.net/C++/java/Python/Go等语言中调用，支持paddle_inference2.6.2及3.0推理库，加群475159576技术交流 - **Primary Language**: C# - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: main - **Homepage**: https://github.com/PaddleOCRCore/PaddleOCRApi - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 23 - **Forks**: 7 - **Created**: 2025-03-08 - **Last Updated**: 2025-12-12 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README [](README.md) [](README_EN.md) # PaddleOCRApi离线OCR组件 支持C#/C++/java/Python/Go语言开发

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## 📖 目录 - [简介](#-简介) - [项目特性](#-项目特性) - [项目结构](#-项目结构) - [快速开始](#-快速开始) - [运行环境](#-运行环境) - [调用参数说明](#-调用参数说明) - [GPU环境配置](#-gpu环境配置) - [多语言示例](#-多语言示例) - [开发交流](#开发交流群) - [更新日志](#更新日志) ## 🚀 简介 免费离线OCR组件，支持CPU/GPU，免费使用，免费升级，支持C#/C++/java/Python/Go语言开发，支持多线程并发，支持内存自动回收， 基于百度飞桨PaddleOCR封装的C++动态链接库，支持最新paddle_inference3.2.2推理库。 **喜欢的请给本项目点一个免费的Star ⭐** 支持最新PP-OCRv5_mobile/PP-OCRv5_server模型，向下兼容V4/V3模型 ## ✨ 项目特性 - ✅ **多语言支持**: C#、C++、Java、Python、Go - ✅ **高性能**: 支持CPU/GPU推理，支持TensorRT加速 - ✅ **易集成**: 提供WebAPI服务，支持在线调用 - ✅ **多线程**: 支持多线程并发，内存自动回收 - ✅ **离线运行**: 无需联网，数据安全可靠 - ✅ **模型丰富**: 支持PP-OCRv5/v4/v3全系列模型 - ✅ **功能全面**: 文字检测、识别、方向分类、表格识别 ## 📁 项目结构 ``` PaddleOCRWebApi/ ├── PaddleOCRSDK/ # OCR核心SDK项目 │ ├── Services/ # OCR服务实现 │ │ ├── OCRService.cs # OCR识别服务 │ │ └── OCRSDK.cs # SDK核心封装 │ ├── Interface/ # 接口定义 │ ├── Models/ # 数据模型 │ └── PaddleOCRSDK.csproj # SDK项目文件 │ ├── OCRCoreService/ # WebAPI服务项目 │ ├── Controllers/ # API控制器 │ │ ├── OCRServiceController.cs # OCR接口 │ │ └── HomeController.cs # 首页 │ ├── Services/ # 业务服务 │ │ └── OCREngine.cs # OCR引擎 │ ├── Authorization/ # 权限验证 │ ├── Extensions/ # 扩展方法 │ ├── Utilities/ # 工具类 │ ├── Views/ # 视图文件 │ ├── wwwroot/ # 静态资源 │ ├── appsettings.json # 配置文件 │ └── README.md # WebAPI文档 │ ├── Demo/ # 多语言示例代码 │ ├── CPP/ # C++调用示例 │ │ ├── PaddleOCRCpp.cpp # C++示例代码 │ │ └── PaddleOCR.h # C++头文件 │ ├── Python/ # Python调用示例 │ │ ├── OCRPythonDemo.py # Python示例 │ │ └── OCRTablePythonDemo.py # 表格识别示例 │ ├── GoDemo/ # Go调用示例 │ │ └── OCRGoDemo.go # Go示例代码 │ └── WinFormsApp/ # C# WinForms示例 │ ├── MainForm.cs # 主窗体 │ └── Services/ # 服务层 │ ├── packages/ # NuGet包依赖 │ └── PaddleOCRRuntime_x64.3.2.2/ # 运行时库 │ ├── Doc/ # 文档资料 └── README.md # 项目说明文档 ``` ## 🚀 快速开始 ### 1. NuGet包安装（推荐） 使用paddle_inference3.2+版本推理库： ```xml ``` 若使用paddle_inference2.6.2版本推理库： ```xml ``` ### 2. C#快速调用示例 ```csharp using PaddleOCRSDK; // 初始化OCR引擎 var ocrService = new OCRService(); ocrService.Initialize( detModelPath: "models/PP-OCRv5_mobile_det_infer", clsModelPath: "models/PP-LCNet_x1_0_textline_ori", recModelPath: "models/PP-OCRv5_mobile_rec_infer", keysPath: "models/ppocr_keys.txt" ); // 识别图片 var result = ocrService.Detect("test.jpg"); Console.WriteLine(result); ``` ### 3. WebAPI服务启动 ```bash # 运行WebAPI服务 cd OCRCoreService dotnet run --urls http://*:5000 # 访问Swagger文档 http://localhost:5000/swagger/index.html ``` 详细的WebAPI接口文档请参考：[WebApi接口文档](./OCRCoreService/README.md) ## 🔧 运行环境 ### 基础环境要求 OCRCoreService(WebAPI服务)及Winform项目运行环境为VS2022+.net8.0： ### 推理库版本说明 1. **默认paddle_inference3.2.2-CPU版本推理库**，其它推理库请手动下载或自行编译 2. **paddle_inference2.6.2版本推理库**请下载Release中的V1.0.5版本 - CPU版本(PaddleOCRRuntime_x64已包含)： - https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/2.6.2/cxx_c/Windows/CPU/x86-64_avx-mkl-vs2019/paddle_inference.zip 3. **核心文件PaddleOCR.dll**为C++动态链接库，支持CPU/GPU模式(GPU需按说明安装对应环境) ### .NET平台支持 支持框架：netstandard2.0; net45; net461; net47; net48; net6.0; net7.0; net8.0; net9.0 ### WinFormDemo预览 ## 📋 调用参数说明 | 参数名称 | 默认值 | 值说明 | | ---------------------------- | ------ | ---------------------------------------------------------------------------------------- | | det_model_dir | - | 检测模型inference model地址 | | cls_model_dir | - | 方向分类器inference model地址 | | rec_infer | - | 文字识别模型inference model地址 | | keys | - | 文字识别字典文件 | | table_model_dir | - | 表格识别模型inference model地址 | | table_char_dict_path | - | 表格识别字典文件 | | 通用参数 | -- | -- | | det | true | 是否执行文字检测 | | rec | true | 是否执行文字识别 | | cls | false | 是否执行文字方向分类 | | use_gpu | false | 是否使用GPU | | gpu_id | 0 | GPU id，使用GPU时有效 | | gpu_mem | 4000 | 使用GPU时内存 | | use_tensorrt | false | 使用GPU预测时，是否启动tensorrt | | cpu_mem | 4000 | CPU内存占用上限，单位MB。-1表示不限制 | | cpu_math_library_num_threads | 10 | CPU预测时的线程数，在机器核数充足的情况下，该值越大，预测速度越快 | | enable_mkldnn | true | 是否使用mkldnn库，关掉可以减少内存占用，但会降低速度 | | 检测模型相关 | -- | -- | | max_side_len | 960 | 输入图像长宽大于960时，等比例缩放图像，使得图像最长边为960 | | det_db_thresh | 0.3 | 用于过滤DB预测的二值化图像，设置为0.-0.3对结果影响不明显 | | det_db_box_thresh | 0.5 | DB后处理过滤box的阈值，如果检测存在漏框情况，可酌情减小 | | det_db_unclip_ratio | 1.6 | 表示文本框的紧致程度，越小则文本框更靠近文本 | | use_dilation | false | 是否在输出映射上使用膨胀 | | det_db_score_mode | true | true:使用多边形框计算bbox score，false:使用矩形框计算。矩形框计算速度更快，多边形框对弯曲文本区域计算更准确。 | | visualize | false | 是否对结果进行可视化，为false时，预测结果会保存在output文件夹下和输入图像同名的图像上。 | |方向分类器相关 | -- | -- | | use_angle_cls | false | 是否使用方向分类器 | | cls_thresh | 0.9 | 方向分类器的得分阈值 | | cls_batch_num | 1 | 方向分类器批量识别数量 | | 识别模型相关 | -- | -- | | rec_batch_num | 6 | 文字识别模型批量识别数量 | | rec_img_h | 48 | 文字识别模型输入图像高度 | | rec_img_w | 320 | 文字识别模型输入图像宽度 | | 表格识别模型相关 | -- | -- | | table_max_len | 488 | 表格识别模型输入图像长边大小，最终网络输入图像大小为（table_max_len，table_max_len） | | merge_empty_cell | true | 是否合并空单元格 | | table_batch_num | 1 | table_batch_num | ## 🎯 多语言示例 ### C#示例 ```csharp // 详见 Demo/WinFormsApp/ var ocrService = new OCRService(); ocrService.Initialize(detModelPath, clsModelPath, recModelPath, keysPath); var result = ocrService.Detect(imagePath); ``` ### Python示例 ```python # 详见 Demo/Python/OCRPythonDemo.py import ctypes ocr_dll = ctypes.CDLL("PaddleOCR.dll") init_func = ocr_dll.Initjson detect_func = ocr_dll.Detect # 初始化 init_func(det_model_path, cls_model_path, rec_model_path, keys_path) # 识别 result = detect_func(image_path) ``` ### Go示例 ```go // 详见 Demo/GoDemo/OCRGoDemo.go ocrDLL, _ := syscall.LoadDLL("PaddleOCR.dll") initFunc, _ := ocrDLL.FindProc("Initjson") detectFunc, _ := ocrDLL.FindProc("Detect") // 初始化和调用 initFunc.Call(detModelPath, clsModelPath, recModelPath, keysPath) detectFunc.Call(imagePath) ``` ### C++示例 ```cpp // 详见 Demo/CPP/PaddleOCRCpp.cpp #include // 初始化 Initjson(detModelPath, clsModelPath, recModelPath, keysPath); // 识别 char* result = Detect(imagePath); ``` 更多完整示例请查看 `Demo/` 目录下的各语言示例代码。 ## 🖥️ GPU环境配置说明 ### paddle_inference2.6.2版本GPU推理库 **下载地址**：[paddle_inference2.6.2](https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/v2.6/guides/install/download_lib.html#windows) - https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/2.6.2/cxx_c/Windows/GPU/x86-64_cuda12.0_cudnn8.9.1_trt8.6.1.6_mkl_avx_vs2019/paddle_inference.zip **配置步骤**： 1. 解压后将以下dll文件复制到程序运行文件夹： - `paddle\lib\` 目录：`common.dll`、`paddle_inference.dll` - `third_party\install\mkldnn\lib\` 目录：`mkldnn.dll` - `third_party\install\mklml\lib\` 目录：`libiomp5md.dll`、`mklml.dll` 2. 安装CUDA和CUDNN，复制对应的cudnn64_x.dll - 位于：`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.x\bin\cudnn64_x.dll` ### paddle_inference3.x版本GPU推理库，要求CUDA12.9以上 ⚠️ **注意**：GPU版本官方推理库暂时不可用，需自行编译，或联系作者获取 **配置步骤**： 1. 解压后将以下dll文件复制到程序运行文件夹： - `paddle\lib\` 目录：`common.dll`、`paddle_inference.dll` - `third_party\install\mkldnn\lib\` 目录：`mkldnn.dll` - `third_party\install\mklml\lib\` 目录：`libiomp5md.dll`、`mklml.dll` 2. 安装CUDA和CUDNN，复制对应的cublas64_12.dll、cublasLt64_12.dll、cudnn_cnn64_9.dll、cudnn_engines_precompiled64_9.dll、cudnn_engines_runtime_compiled64_9.dll、cudnn_graph64_9.dll、cudnn_heuristic64_9.dll、cudnn_ops64_9.dll、cudnn64_9.dll - 位于：`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.9\bin` ### 相关下载链接 | 资源 | 链接 | |------|------| | CUDA | [https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) | | CUDNN | [https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive](https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive) | | TensorRT | [https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download](https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download) | | PP-OCRv4/v5模型 | [https://www.paddleocr.ai/latest/version3.x/pipeline_usage/OCR.html](https://www.paddleocr.ai/latest/version3.x/pipeline_usage/OCR.html) | ## 🔗 WebAPI接口 详细的WebAPI接口文档请参考：[WebApi接口文档](./OCRCoreService/README.md) **主要接口**： - `POST /OCRService/GetOCRText` - 图片OCR识别（Base64上传） - `POST /OCRService/GetOCRFile` - 图片OCR识别（文件上传） **Swagger文档**：`http://localhost:5000/swagger/index.html` ## 💬 开发交流群 欢迎加入QQ群 **475159576** 交流，或者添加QQ定制项目：**2380243976** 若您喜欢本项目，请点击免费的 **Star ⭐** ## ☕ 捐助 如果这个项目对您有所帮助，请扫下方二维码打赏一杯咖啡。 ## 🎯 技术架构 ### 核心组件 ``` ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 应用层 (Application) │ │ WinForms / WebAPI / Console / SDK │ └─────────────────┬───────────────────────┘ │ ┌─────────────────▼───────────────────────┐ │ .NET封装层 (PaddleOCRSDK) │ │ OCRService / IOCRService / Models │ └─────────────────┬───────────────────────┘ │ P/Invoke ┌─────────────────▼───────────────────────┐ │ C++动态库 (PaddleOCR.dll) │ │ 文字检测 / 识别 / 分类 / 表格识别 │ └─────────────────┬───────────────────────┘ │ ┌─────────────────▼───────────────────────┐ │ Paddle Inference 推理引擎 │ │ paddle_inference 3.2.2 / 2.6.2 │ └─────────────────┬───────────────────────┘ │ ┌─────────────────▼───────────────────────┐ │ 硬件加速层 │ │ CPU (MKL) / GPU (CUDA+TensorRT) │ └─────────────────────────────────────────┘ ``` ### 工作流程 1. **图片预处理** → 图像归一化、尺寸调整 2. **文字检测** → DBNet检测文字区域 3. **方向分类** → 文字方向校正（可选） 4. **文字识别** → CRNN识别文字内容 5. **结果输出** → JSON/文本格式返回 ## 📝 更新日志 ### v3.2.2 `2025.12.11` - ✅ 优化PaddleOCR.dll，支持paddle_inference3.2.2推理库 - ✅ 发布PaddleOCRRuntime_x64 v3.2.2，包含paddle3.2.2推理库、PaddleOCR.dll及依赖文件 - ⚠️ Nuget PaddleOCRSDK停止更新，核心文件已整合到PaddleOCRRuntime_x64中，.net项目请参考PaddleOCRSDK源码 ### v3.1.0 `2025.9.15` - ✅ 优化PaddleOCR.dll，支持paddle_inference3.2.0推理库 - ✅ 增加支持文本行方向分类模型PP-LCNet_x1_0_textline_ori - ✅ v4/v5模型采用yml格式 - ✅ 表格识别初始化增加方向分类模型参数，可单独使用表格识别功能 - ✅ 发布PaddleOCRRuntime_x64 v3.1.1 - ✅ 发布PaddleOCRSDK v3.1.0，对齐PaddleOCR.dll ### v2.1.1 `2025.8.1` - ✅ 发布PaddleOCRSDK2.1.1版本，增加DetectMat接口 ### v2.1.0 `2025.7.31` - ✅ 修改PaddleOCR.dll接口，指针类型改为char*(UTF8编码) - ✅ 增加DetectMat接口支持直接传入Mat - ✅ EnableANSIResult更名为EnableASCIIResult - ✅ 发布PaddleOCRSDK2.1.0版本 ### v2.0.0 `2025.6.4` - ✅ 修改PaddleOCR.dll接口，增加支持PP-OCRv5模型 - ✅ WinForm Demo增加V5/V4模型选择下拉选项 ### v1.0.5 `2025.4.1` - ✅ 优化PaddleOCR.dll接口，Demo增加表格识别功能 ### v1.0.4 `2025.3.29` - ✅ 优化PaddleOCR.dll，增加日志输出开关，OCR识别提速 - ✅ WebApi接口优化，增加OCR初始化及参数设置 ### v1.0.2 `2025.3.23` - ✅ 优化PaddleOCR.dll，增加多线程队列支持 - ✅ 增加内存达到上限自动回收 - ✅ WinFormDemo功能强化，增加初始化选项 - ✅ 增加多图选择及模拟并发测试 ### v1.0.1 `2025.3.5` - ✅ 优化PaddleOCR.dll，提高识别速度，增加智能指针 ### v1.0 `2025.1.22` - 🎉 初版发行: PaddleOCRApi ## 🔍 常见问题 (FAQ)
Q: 如何选择CPU版本还是GPU版本？ **A:** - CPU版本：适合小批量识别，部署简单，无需GPU环境 - GPU版本：适合大批量识别，速度快，需要CUDA12.9环境支持
Q: 如何提高识别准确率？ **A:** 1. 选择合适的模型（mobile/server） 2. 调整`det_db_thresh`、`det_db_box_thresh`参数 3. 启用方向分类器`use_angle_cls=true` 4. 对图片进行预处理（去噪、二值化等）
Q: 支持哪些图片格式？ **A:** 支持常见的图片格式：jpg、jpeg、png、bmp、tiff等
Q: 如何在Linux/Mac上使用？ **A:** - 需要针对对应平台编译PaddleOCR.so/.dylib动态库 - 或使用Docker容器部署WebAPI服务
## 🙏 致谢 本项目基于以下开源项目： - [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) - 百度飞桨OCR工具库 - [Paddle Inference](https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/master/guides/introduction/index_intro.html) - 飞桨推理引擎 ## ⭐️ Star [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=PaddleOCRCore/PaddleOCRApi&type=Date)](https://star-history.com/#PaddleOCRCore/PaddleOCRApi&Date) ## 📄 许可证书 本项目的发布受 [Apache License Version 2.0](./LICENSE) 许可认证, 欢迎大家使用和贡献。