一、飞桨OCR性能
飞桨OCR使用深度学习技术，以神经网络为基础框架，建立了识别训练库，使得在OCR文本识别上取得了很高的精准度，优于市场上绝大多数OCR识别引擎，能够有效识别文字，数字等多种形式的信息。
主要的性能方面：
（1）模型准确度高：在国际公开数据集ICDAR2013中，红楼梦的书籍内容识别实现了98.38%的准确率。
（2）速度快：利用高性能并行计算技术，结合GPU加速实现快速推理。
（3）通用性高： OCR支持各类字体、大小、加粗、倾斜、下划线的文字，以及任意角度的旋转和透视变换。
二、飞桨OCR自己搭建
飞桨OCR可以实现快速的部署和调试，我们可以通过以下步骤实现OCR部署过程。
1、安装python环境，使用pip安装相关的python包
pip install paddlepaddle paddleocr2、获取训练模型并下载预训练模型，使用预训练模型进行文本识别
import paddleocr
ocr = paddleocr.OCR()
result = ocr.ocr('/path/to/image.jpg')
print(result) 三、飞桨OCR部署
飞桨OCR不仅可以在本地部署，还可以部署到服务器中，使得在网络请求时能快速响应返回结果。线上的部署可以使用PaddleHub，只需简单的两个命令行即可实现线上部署。
hub install paddleocr
python -m paddle_serving_server.serve --model serving_server --port 8866之后，在客户端使用以下代码即可实现请求：
import requests
image_path = "test.jpg"
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/ocr_system"
image = open(image_path, "rb").read()
r = requests.post(url=url, data=image)
result = r.json()["results"]
print(result)四、飞桨OCR 训练
飞桨OCR提供了端到端的 OCR 模型训练能力，开发者可以使用它来快速训练自己的文本识别网络模型。以下是简单的代码示例：
import cv2
import numpy as np
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
ocr = PaddleOCR()
# 获取训练数据和标注数据
# 定义训练和标注数据
img_train = np.array([[1,2], [3,4]])
label_train = "AB"
img_eval = np.array([[5,6], [7,8]])
label_eval = "CD"
# 设置训练及参数
train_params = dict(
lr=0.0003,
batch_size=32,
iters=2000,
checkpoint_dir='output/tmp',
use_gpu=False,
)
# 开始训练
ocr.train(img_train, label_train, img_eval, label_eval, **train_params)五、飞桨OCR的融合算法
为了提升OCR的识别效率和准确率，飞桨OCR使用了融合算法。融合算法将传统的 OCR 技术与深度学习技术相结合，充分发挥两者的长处。
一般来说，深度学习仅在具有足够训练数据的情况下才会表现较好。而为了适配各种 OCR 场景，深度学习模型通常需要在不同的数据上进行专门的训练。利用融合算法，我们可以将传统 OCR 技术与深度学习模型相结合，以此来达到更好的性能。
六、百度飞桨OCR识别率
飞桨OCR使用深度学习技术，利用端到端的方式实现文字识别，从而提升了 OCR 的识别效率和准确率。在多项数据集上测试，飞桨OCR的准确率接近人类水平，比传统 OCR 引擎的识别率高出 10%-20%。
七、飞桨OCR C++ 接口
飞桨OCR还提供了 C++ 的接口，在 OCR 应用场景中有着广泛的应用。飞桨OCR C++ 接口提供了与 Python 接口类似的功能，同时具有更高的运行效率。以下是简单的代码示例：
// C++ 示例代码
#include "ocr.h"
OCR ocr("chinese");
int main()
{
cv::Mat img = cv::imread("test.png");
std::vector
results = ocr.eval(img);
}
八、飞桨OCR本地服务器
飞桨OCR提供了本地服务器的部署方式，可以在本地上部署OCR服务器，以便开发者进行本地调试和应用开发。以下是简单的代码示例：
import paddleocr
import requests
import cv2
ocr_server = paddleocr.OCRServer()
ocr_server.load_model('./paddleocr/dist/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/')
# 启动OCR服务器
OCR.start_server(ocr_server=ocr_server, port=8866)
# 客户端调用OCR服务器
image_path = "test.jpg"
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer"
image = open(image_path, "rb").read()
r = requests.post(url=url, data=image)
result = r.json()["results"]
print(result)九、飞桨OCR 封装
为了方便使用，飞桨OCR还提供了高层次的封装，例如OCR API和OCR Service。我们可以直接使用这些API，并根据需要自定义OCR Service。
以下是简单的代码示例：
// OCR API
import paddleocr
ocr_api = paddleocr.OCRAPI()
result = ocr_api.ocr("/path/to/image.jpg")
// OCR Service
from paddleocr import OCRService
ocr_service = OCRService()
ocr_service.start()
结语
飞桨OCR是一个功能强大的 OCR 引擎，能够高效识别文字、数字等多种形式的信息。通过多项实验和数据测试，显示出优秀的性能表现，在日常生活中有广泛的应用，可以说是一个不可或缺的神器。
