hn_ocr是惠农网基于cnstd + cnocr + tronado 构建的web服务 提供了http的接口，便于微服务体系中其他服务调用 也便于前端页面进行调用
- 中文检测(基于cnstd)
- 中文识别(基于cnocr)
- web接口(基于tronado)
- 返回的文字按坐标,从上至下,从左至右
- 返回检测文字的坐标
-
安装python3.7
-
安装依赖包
pip install -r requirements.txt- 初始化环境 (如果不执行这一步，也是可以运行的， 只是第一次需要下载对应的模型，会导致启动变慢)
python install.py- 运行
项目默认运行在8898端口
python server.py-
配置文件在
settings目录下面的config.py文件 -
离线非web模式运行
python main.py# 从源码编译
# 目前编译的镜像太大，暂时没有上传到dockerhub，希望可以有什么办法可以进行压缩镜像
docker build -t hnocr:v1.0.0 .
# 运行镜像
docker run -itd --rm -p 8898:8898 --name hnocr hnocr:latest # 或者从 dockerhub pull
# 暂时还没有上传
docker pull hnocr:latest
# 运行镜像
docker run -itd --rm -p 8898:8898 --name hnocr hncnb/hnocr:latest 根据图片url或者图片的base64来进行识别
/api/ocr/url
POST
application/json; charset=UTF-8
| 参数名称 | 是否必须 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| url | 必须 | string | 要识别图片的url地址,有该字段则优先这个字段 |
| image | 必须 | string | 要识别图片base64数据(不需要头标签) |
| coordinate | 不必须 | bool | 是否返回坐标 |
curl -XPOST '127.0.0.1:8898/api/ocr/url' -d '{"url":"https://image.cnhnb.com/image/jpg/head/2021/10/31/ebb000315807439cb92bcde5dc9136ce.jpg", "coordinate": true}' -H 'Content-Type: application/json; charset=UTF-8'
| 参数名称 | 是否必须 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ocr_result | 必须 | string | 识别出来的文字 |
| ocr_prob | 必须 | float | 文字准确性概率 |
| ocr_box | 不必须 | float | 为文字的所占住的矩形的左上角和右下角的坐标 |
| speed_time | 必须 | float | 文字识别所用的时间 |
{
"code":200,
"msg":"\u6210\u529f",
"data":{
"ocr_res":[
{
"ocr_result":"\u4e00\u751f\u7231\u5403\u7684\u6761\u7eb9\u82f9\u679c",
"ocr_prob":0.9542221426963806,
"ocr_box":[
186.43750000000003,
66.5,
627.0000000000001,
108.0625
]
},
{
"ocr_result":"\u7ea2\u5bcc\u58eb\u5929\u751f\u5c31\u662f",
"ocr_prob":0.9251773357391357,
"ocr_box":[
298.06250000000006,
150.8125,
518.9375000000001,
180.5
]
},
{
"ocr_result":"\u81ea\u7136\u6210\u719f\u91c7\u6458,\u4e0d\u6253\u836f\u4e0d\u50ac\u719f,",
"ocr_prob":0.5450785160064697,
"ocr_box":[
186.43750000000003,
186.4375,
609.1875000000001,
219.6875
]
},
{
"ocr_result":"\u7f8e\u5473\u6ee1\u6ee1\u54e6",
"ocr_prob":0.615333080291748,
"ocr_box":[
313.50000000000006,
224.4375,
478.5625000000001,
254.12499999999997
]
},
{
"ocr_result":"\u65b0\u9c9c",
"ocr_prob":0.9971355199813843,
"ocr_box":[
115.18750000000003,
349.125,
199.5,
395.4375
]
},
{
"ocr_result":"\u6ee1\u6ee1",
"ocr_prob":0.3760497570037842,
"ocr_box":[
115.18750000000003,
393.0625,
200.68750000000006,
439.375
]
}
],
"speed_time":1.1941959857940674
}
}根据上传的图片文件来进行识别
/api/ocr/file
POST
multipart/form-data
| 参数名称 | 是否必须 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| file | 必须 | file | 要识别图片的文件 |
| coordinate | 不必须 | bool | 是否返回坐标 |
curl -XPOST '127.0.0.1:8898/api/ocr/file?coordinate=21' -H 'Content-Type: multipart/form-data' -F 'file=@/Users/longzhe/Downloads/apple_001.jpeg'
| 参数名称 | 是否必须 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ocr_result | 必须 | string | 识别出来的文字 |
| ocr_prob | 必须 | float | 文字准确性概率 |
| ocr_box | 不必须 | float | 为文字的所占住的矩形的左上角和右下角的坐标 |
| speed_time | 必须 | float | 文字识别所用的时间 |
{
"code":200,
"msg":"\u6210\u529f",
"data":{
"ocr_res":[
{
"ocr_result":"\u4e00\u751f\u7231\u5403\u7684\u6761\u7eb9\u82f9\u679c",
"ocr_prob":0.9542221426963806,
"ocr_box":[
186.43750000000003,
66.5,
627.0000000000001,
108.0625
]
},
{
"ocr_result":"\u7ea2\u5bcc\u58eb\u5929\u751f\u5c31\u662f",
"ocr_prob":0.9251773357391357,
"ocr_box":[
298.06250000000006,
150.8125,
518.9375000000001,
180.5
]
},
{
"ocr_result":"\u81ea\u7136\u6210\u719f\u91c7\u6458,\u4e0d\u6253\u836f\u4e0d\u50ac\u719f,",
"ocr_prob":0.5450785160064697,
"ocr_box":[
186.43750000000003,
186.4375,
609.1875000000001,
219.6875
]
},
{
"ocr_result":"\u7f8e\u5473\u6ee1\u6ee1\u54e6",
"ocr_prob":0.615333080291748,
"ocr_box":[
313.50000000000006,
224.4375,
478.5625000000001,
254.12499999999997
]
},
{
"ocr_result":"\u65b0\u9c9c",
"ocr_prob":0.9971355199813843,
"ocr_box":[
115.18750000000003,
349.125,
199.5,
395.4375
]
},
{
"ocr_result":"\u6ee1\u6ee1",
"ocr_prob":0.3760497570037842,
"ocr_box":[
115.18750000000003,
393.0625,
200.68750000000006,
439.375
]
}
],
"speed_time":1.1941959857940674
}
}- 2021年11月20日
基本完成简单的web接口服务
Apache 2.0