paddleocr kie

根据引用内容，PaddleOCR可以使用Flask进行图像识别。通过在Docker中安装PaddlePaddle并构建PaddleOCR镜像，可以实现在离线环境下使用PaddleOCR。在Dockerfile中，设置工作目录为/demo，并将paddleocr_http.py和test.jpg两个文件拷贝到工作目录中。然后执行pip指令安装所需依赖，包括paddleocr和uwsgi服务。通过执行一次paddleocr测试，可以让paddleocr下载模型库。最后，设置容器进程为uwsgi嵌入模式启动，并允许外界访问8080端口。 总结起来，使用Docker和Flask配合使用PaddleOCR可以实现图像识别功能。

### 使用PaddleOCR框架训练KIE模型 #### 准备环境 为了使用PaddleOCR来训练KIE模型，首先需要安装必要的依赖项并配置好开发环境。具体命令如下所示： ```bash cd PaddleOCR-main pip install shapely-2.0.4-cp38-cp38-win_amd64.whl ``` 此部分操作用于设置本地运行环境，确保能够顺利执行后续的训练过程[^1]。 #### 数据准备 对于KIE任务而言，数据集的质量至关重要。通常情况下，数据集应包含图像文件及其对应的标注信息，这些标注可以是指定区域内的文字位置及类别标签等。创建自定义的数据集时，需遵循特定格式以便于被算法识别与解析。 #### 训练流程概述 飞桨平台提供了一整套完整的解决方案支持全流程、全场景推理部署，其中就包含了像PaddleOCR这样的专项工具包。当涉及到更复杂的任务如关键信息抽取(KIE)，则可以通过调整预设参数或引入额外模块实现功能扩展[^3]。 #### 实现细节 针对具体的编程实践方面，在`train.py`脚本中加入相应的选项以启用KIE模式，并指定路径加载已有的基础权重或是初始化新的网络架构；同时也要注意修改配置文件(`config.yaml`)中的超参设定，使之适应当前应用场景的需求。 以下是简化版Python代码片段展示如何启动带有KIE特性的训练会话: ```python from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import os if __name__ == '__main__': ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en', det=False, # 关闭文本检测器 rec=False, # 关闭字符识别器 kie_config='./path/to/kie/config') # 加载KIE配置 img_path = './example.jpg' result = ocr.ocr(img_path, cls=True) for line in result: print(line) image = Image.open(img_path).convert('RGB') boxes = [line[0] for line in result] txts = [line[1][0] for line in result] scores = [line[1][1] for line in result] im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='./fonts/simfang.ttf') im_show = Image.fromarray(im_show) im_show.save('result.jpg') ``` 请注意上述例子仅作为概念验证用途，实际项目可能还需要进一步优化和完善。