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急速版：

一、算法篇:

a. OCR算法

b. OCR算法服务

二、软件篇:

三、总结

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太长不看版：

    做了一个OCR文字识别工具。

    软件及源码：https://github.com/zhangming8/Dango-ocr

    OCR算法服务（非必需）：https://github.com/zhangming8/ocr_algo_server

    好了，看到这里就行了，使用方法上面链接里有。

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如果您是普通用户，可以直接使用上面提供打包好的软件；如果您是一名技术爱好者程序员，算法工程师，想了解相关技术，可以继续浏览啦。

详细版：

    最近研究了一下百度开源的OCR算法，很感兴趣，于是在前人的基础上，做了一个OCR文字识别工具。

    先说一下这个工具的特点：

        1. 通过选取待识别区域，自动截屏获取对应区域图片后调用自己搭建的OCR算法服务获取识别结果。

        2. 可设置快捷键截屏、识别。    

        3. 识别结果可以可视化，对识别错误的可以手动进行修改。

        4. 文档导出，支持txt，docx。

        5. 对于没有GPU或不能搭建OCR算法服务的同学，可以直接使用我已经打包好的软件。里面会调用我搭建好的OCR算法服务，不过IP地址我没放出来，哈哈，不能让你们知道。

    还未完成部分：

         后面可能会支持本地离线识别，毕竟GPU比较贵比较穷。。。

整个软件的实现可以分为2部分：算法篇、软件篇。

一、算法篇:

a. OCR算法

算法主要使用PaddleOCR的develop分支(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/develop)，（飞桨已经发布了2.0rc1版本，开始支持动态图了，用法和pytorch一样流畅，后面会尝试用一下，但是本项目还是静态图develop分支）。

整个文字识别过程包括。1.文字检测，获取位置坐标；2. 把检测的文字抠出来送入文字识别模型。

针对文字检测：目前文字检测主要有基于回归的方式和基于分割的方式，这里我使用的是DBNet（https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdf）。DBNet是一个很简洁的基于分割的文字检测算法，针对排列较密集的场景也有不错的检测效果，细节部分可以看一下原论文。

针对文字识别：使用的是CRNN（https://arxiv.org/abs/1507.05717）。虽然这篇论文比较早，但是目前这种方法仍然使用广泛。在训练的时候不需要对每个文字进行切分、对齐。

在PaddleOCR工程中提供了各种预训练模型，根据里面的使用方法很容易搭建一个文字识别系统。每个人使用的场景可能不太一样，所以针对个人场景最好使用预训练模型在自己的数据集上进行微调。在这里检测我使用的是backbone为resnet18的DBNet，识别采用的是backbone为mobilenet的CRNN。对于检测和识别模型，我针对自己的使用场景进行微调。算了，考虑的每个人的使用场景都不一样，目前还是用百度开源的通用模型吧。所有模型都是用百度开源的。。。

b. OCR算法服务

        在文字识别中，考虑到了支持多种语言的识别。在具体实现的时候，可以共用一个文字检测器，接多个不同语言的文字识别模型，目前识别语言支持：汉语、日语、韩语。由于模型比较多，在部署的时候并没有使用飞桨自带的部署工具。这里使用flask来部署OCR服务。

    详见（https://github.com/zhangming8/ocr_algo_server）。其中ppocr文件夹包括了检测、识别模型的定义，算法的前后处理大部分代码来自PaddleOCR。

    ocr_server.py是服务的主文件，包括了接收base64格式的图片，调用ocr识别算法，返回结果。do_work函数是对模型进行了初始化；ocr_server包括了接收图片，调用ocr算法，并返回结果。里面也集成了调用百度翻译的接口，但是目前在DangoOCR软件里面还没使用到。

    config.py为配置文件，里面包括了的模型路径，及后处理参数设置。从配置文件里面可以看到，里面有DB的检测模型，RCNN日语、英语、韩语、汉语识别模型。

    sh prod_deploy.sh启动服务。里面给了2种启动方式。a. 一个检测，后面串联多个不同的语言识别模型。b. 一个检测，后面接1个语言识别模型。设置reco_language为文字检测后面跟的识别模型，模型直接用“,”分割。如reco_language="ch,japan,en,korean"表示一个模型后面并联了汉语、日语、英语、韩语识别模型。port=8811可以设置服务的端口。

     log文件夹会在启动服务的时候自动创建，并保存相关请求的日志。

     test.py可以向服务端口发送图片，主要用于进行测试服务有没有错误。如下为请求的一张图片，返回识别结果并进行可视化，具体请求方式可以参考代码。 

二、软件篇:

       算法服务有了，需要再开发一个操作界面。在这里发现了一个和不错的开源项目，所以界面部分主要参考了该工程。

       界面进行了改动，最终的repo为：https://github.com/zhangming8/Dango-ocr  

       该工具主要使用pyqt5开发的。 

        main.py为程序入口。注释写的很详细这里就不一一介绍了。deploy.sh或者deploy.bat是使用pyinstaller分别对ubuntu/windows系统下进行了打包。由于macOS界面稍微不一样，所以重新建了一个macos分支，打包也在macos分支下面。

        需要注意的是使用的时候需要修改“configs.py”，填入OCR算法服务端口，如ocr_port=8811；请求的ip地址，如ocr_request_url = "http://0.0.0.0:{}/dango/algo/ocr/server".format(ocr_port)

      使用方法：

      下载解压已经打包好的软件，windows/ubuntu下找到DangoOCR双击打开，MacOS下右键打开方式选择终端。或者执行python main.py打开界面。

      点击“设置”按钮设置待识别的语言。点击“截屏”按钮选择待识别区域，之后自动调用OCR算法服务返回识别结果。

      识别汉语（注：下面的界面不是最新的，目前新增加了加载本地图片按钮）：

可视化并修改识别结果：

点击“设置”按钮，勾选可视化结果。再次识别会自动弹出识别的图片及对应的识别结果。如果识别的有错误，可以进行修改，修改后可以进行导出为txt或者docx格式。

日语识别：

修改英语识别结果：

   

三、总结

    好了，整个流程就是这样啦。后面可能会增加翻译功能(目前OCR算法有这个翻译功能，是调用的百度翻译API，不过在软件中还没使用)。更长远地，还会加入语音识别功能，这个貌似比较难。。。。

 

附：

    其他语种的文字识别标注脚本：

    PaddleOCR也提供了文字标注工具，可以标注矩形框、四边形，同时也提供预标注信息节约标注时间。因此标注文字检测时我们完全可以使用这个工具，在标注汉语、英语的数据时，检测+识别可以同时标注。但是标注其他语言时候，如日语，一般大家不懂日语，虽然知道这个字的形状，但一般人不会发音也打不出来这个字，这时候检测和识别无法同时标注。此时我们一般把检测，识别的数据分开标注。标注检测时用上面的工具就行，之后把标注检测的图片抠出来再标注识别。标识别的时候虽然我们不懂这个词的发音，但可以判断它的形状，基于这个情况，使用opencv简单做了一个标注工具。未完待续。。。