怎么让paddleocr有识别页面

### 配置 PaddleOCR 实现页面文字识别 为了配置 PaddleOCR 以实现页面文字识别，需按照特定流程设置环境并调整参数。此过程涉及安装依赖库、下载预训练模型以及编写必要的脚本。 #### 安装依赖项 首先，确保 Python 环境已准备好，并通过 pip 工具来安装所需软件包： ```bash pip install paddlepaddle==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/ pip install paddleocr ``` 上述命令会安装指定版本的 PaddlePaddle 和 PaddleOCR 库[^1]。 #### 下载预训练模型 接着，获取官方提供的预训练权重文件用于 OCR 功能。通常情况下，默认安装已经包含了常用的语言支持；如果需要其他语言的支持，则可以手动加载对应的模型。 对于中文字符集来说，可以直接利用内置资源而无需额外操作。而对于多语种混合或者特殊场景下的应用，则建议访问 GitHub 上的仓库寻找合适的模型文件[^2]。 #### 编写 API 接口代码 创建 Flask Web Server 来提供 RESTful API 服务，允许客户端上传图片并通过 POST 方法调用 OCR 处理函数返回结果数据。以下是简化版的服务端逻辑示例： ```python from flask import Flask, request, jsonify import json from paddleocr import PaddleOCR app = Flask(__name__) ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True) @app.route('/api/ocr', methods=['POST']) def ocr_api(): image_file = request.files['file'] result = ocr.ocr(image_file.read(), cls=True) output_data = [] for line in result: txts = [line[1][0]] scores = [round(line[1][1], 3)] boxes = [[int(x) for x in box] for box in line[0]] item = {"transcription": txts,"score":scores,"bbox":boxes} output_data.append(item) return app.response_class( response=json.dumps(output_data), status=200, mimetype='application/json' ) if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=8090) ``` 这段程序定义了一个简单的 HTTP 服务器监听 `/api/ocr` 路径上的请求，接收图像作为输入参数执行光学字符识别任务并将解析后的文本连同位置信息一起打包成 JSON 格式的响应体发送回给调用者。 #### 测试 API 接口功能 完成以上步骤之后就可以尝试向新建立起来的服务发起测试请求了。这里推荐使用 Postman 或 Apipost 这样的工具来进行调试工作。只需将目标 URL 设置为 `http://localhost:8090/api/ocr` 并附带待处理的照片即可查看最终效果。