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### 安装

#### 1. 安装推理引擎

PaddleOCR 支持通过统一的推理引擎配置选择底层运行时，目前可使用 PaddlePaddle 或 Transformers。

=== "PaddlePaddle"

    CPU端安装：

    ```bash
    python -m pip install paddlepaddle==3.2.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/
    ```

    GPU端安装，由于GPU端需要根据具体CUDA版本来对应安装使用，以下仅以Linux平台，pip安装英伟达GPU， CUDA 11.8为例，其他平台，请参考[飞桨官网安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。

    ```bash
    python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.2.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
    ```

    **请注意，使用 PaddlePaddle 推理时，PaddleOCR 3.x 版本依赖于 `3.0` 及以上版本的 PaddlePaddle。**

=== "Transformers"

    使用 Transformers 推理时，需要安装 Hugging Face Transformers：

    ```bash
    python -m pip install "transformers>=5.8.0"
    ```

    通常还需要安装 Transformers 所使用的底层推理框架，详情可参考 [Transformers 官方安装文档](https://huggingface.co/docs/transformers/installation)。

#### 2. 安装`paddleocr`

执行如下命令安装 PaddleOCR 的完整功能：

```bash
python -m pip install "paddleocr[all]"
```

PaddleOCR 也支持根据需要安装部分功能，详情请参考 [PaddleOCR 安装文档](version3.x/installation.md)。

### 命令行使用

=== "PP-OCRv6"

    ```bash linenums="1"
    # 使用 PaddlePaddle 进行推理
    paddleocr ocr -i ./general_ocr_002.png \
        --use_doc_orientation_classify False \
        --use_doc_unwarping False \
        --use_textline_orientation False \
        --engine paddle
    ```

    ```bash linenums="1"
    # 使用 Transformers 进行推理
    paddleocr ocr -i ./general_ocr_002.png \
        --use_doc_orientation_classify False \
        --use_doc_unwarping False \
        --use_textline_orientation False \
        --engine transformers
    ```

=== "PP-OCRv6文本检测模块"

    ```bash linenums="1"
    # 使用 PaddlePaddle 进行推理
    paddleocr text_detection -i ./general_ocr_001.png --engine paddle
    ```

    ```bash linenums="1"
    # 使用 Transformers 进行推理
    paddleocr text_detection -i ./general_ocr_001.png --engine transformers
    ```

=== "PP-OCRv6文本识别模块"

    ```bash linenums="1"
    # 使用 PaddlePaddle 进行推理
    paddleocr text_recognition -i ./general_ocr_rec_001.png --engine paddle
    ```

    ```bash linenums="1"
    # 使用 Transformers 进行推理
    paddleocr text_recognition -i ./general_ocr_rec_001.png --engine transformers
    ```

=== "PP-StructureV3"

    ```bash linenums="1"
    # 使用 PaddlePaddle 进行推理
    paddleocr pp_structurev3 -i ./pp_structure_v3_demo.png \
        --use_doc_orientation_classify False \
        --use_doc_unwarping False \
        --engine paddle
    ```

    ```bash linenums="1"
    # 使用 Transformers 进行推理
    # 目前部分模型尚在支持中，需关闭公式识别功能并更换无线表格结构识别模型
    paddleocr pp_structurev3 -i ./pp_structure_v3_demo.png \
        --engine transformers \
        --use_formula_recognition False \
        --wireless_table_structure_recognition_model_name SLANeXt_wireless
    ```

### Python脚本使用

=== "PP-OCRv6"

    ```python linenums="1"
    # 使用 PaddlePaddle 进行推理
    from paddleocr import PaddleOCR

    ocr = PaddleOCR(
        use_doc_orientation_classify=False,
        use_doc_unwarping=False,
        use_textline_orientation=False,
        engine="paddle",
    )
    result = ocr.predict("./general_ocr_002.png")
    for res in result:
        res.print()
        res.save_to_img("output")
        res.save_to_json("output")
    ```

    ```python linenums="1"
    # 使用 Transformers 进行推理
    from paddleocr import PaddleOCR

    ocr = PaddleOCR(
        use_doc_orientation_classify=False,
        use_doc_unwarping=False,
        use_textline_orientation=False,
        engine="transformers",
    )
    result = ocr.predict("./general_ocr_002.png")
    for res in result:
        res.print()
        res.save_to_img("output")
        res.save_to_json("output")
    ```

    输出示例：

    ```bash
    {'res': {'input_path': '/root/.paddlex/predict_input/general_ocr_002.png', 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_preprocessor': True, 'use_textline_orientation': False}, 'doc_preprocessor_res': {'input_path': None, 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_orientation_classify': False, 'use_doc_unwarping': False}, 'angle': -1}, 'dt_polys': array([[[  3,  10],
            ...,
            [  4,  30]],

        ...,

        [[ 99, 456],
            ...,
            [ 99, 479]]], dtype=int16), 'text_det_params': {'limit_side_len': 736, 'limit_type': 'min', 'thresh': 0.3, 'max_side_limit': 4000, 'box_thresh': 0.6, 'unclip_ratio': 1.5}, 'text_type': 'general', 'textline_orientation_angles': array([-1, ..., -1]), 'text_rec_score_thresh': 0.0, 'rec_texts': ['www.997700', '', 'Cm', '登机牌', 'BOARDING', 'PASS', 'CLASS', '序号SERIAL NO.', '座位号', 'SEAT NO.', '航班FLIGHT', '日期DATE', '舱位', '', 'W', '035', '12F', 'MU2379', '03DEc', '始发地', 'FROM', '登机口', 'GATE', '登机时间BDT', '目的地TO', '福州', 'TAIYUAN', 'G11', 'FUZHOU', '身份识别IDNO.', '姓名NAME', 'ZHANGQIWEI', '票号TKT NO.', '张祺伟', '票价FARE', 'ETKT7813699238489/1', '登机口于起飞前10分钟关闭 GATESCL0SE10MINUTESBEFOREDEPARTURETIME'], 'rec_scores': array([0.67582953, ..., 0.97418666]), 'rec_polys': array([[[  3,  10],
            ...,
            [  4,  30]],

        ...,

        [[ 99, 456],
            ...,
            [ 99, 479]]], dtype=int16), 'rec_boxes': array([[  3, ...,  30],
        ...,
        [ 99, ..., 479]], dtype=int16)}}
    ```

=== "PP-OCRv6文本检测模块"

    ```python linenums="1"
    # 使用 PaddlePaddle 进行推理
    from paddleocr import TextDetection

    model = TextDetection(engine="paddle")
    output = model.predict("general_ocr_001.png")
    for res in output:
        res.print()
        res.save_to_img(save_path="./output/")
        res.save_to_json(save_path="./output/res.json")
    ```

    ```python linenums="1"
    # 使用 Transformers 进行推理
    from paddleocr import TextDetection

    model = TextDetection(engine="transformers")
    output = model.predict("general_ocr_001.png")
    for res in output:
        res.print()
        res.save_to_img(save_path="./output/")
        res.save_to_json(save_path="./output/res.json")
    ```

    ```bash
    {'res': {'input_path': 'general_ocr_001.png', 'page_index': None, 'dt_polys': array([[[ 77, 551],
        ...,
        [ 78, 587]],

       ...,

       [[ 34, 408],
        ...,
        [ 36, 456]]], dtype=int16), 'dt_scores': [0.8562385635646694, 0.8818259002228059, 0.8406072284043453, 0.8855339313157491]}}
    ```

=== "PP-OCRv6文本识别模块"

    ```python linenums="1"
    # 使用 PaddlePaddle 进行推理
    from paddleocr import TextRecognition

    model = TextRecognition(engine="paddle")
    output = model.predict(input="general_ocr_rec_001.png")
    for res in output:
        res.print()
        res.save_to_img(save_path="./output/")
        res.save_to_json(save_path="./output/res.json")
    ```

    ```python linenums="1"
    # 使用 Transformers 进行推理
    from paddleocr import TextRecognition

    model = TextRecognition(engine="transformers")
    output = model.predict(input="general_ocr_rec_001.png")
    for res in output:
        res.print()
        res.save_to_img(save_path="./output/")
        res.save_to_json(save_path="./output/res.json")
    ```

    输出示例：
    
    ```bash
    {'res': {'input_path': 'general_ocr_rec_001.png', 'page_index': None, 'rec_text': '绿洲仕格维花园公寓', 'rec_score': 0.990813672542572}}
    ```

=== "PP-StructureV3"

    ```python linenums="1"
    # 使用 PaddlePaddle 进行推理
    from paddleocr import PPStructureV3

    pipeline = PPStructureV3(
        use_doc_orientation_classify=False,
        use_doc_unwarping=False,
        engine="paddle",
    )
    output = pipeline.predict(
        input="./pp_structure_v3_demo.png",
    )
    for res in output:
        res.print()
        res.save_to_json(save_path="output")
        res.save_to_markdown(save_path="output")
    ```

    ```python linenums="1"
    # 使用 Transformers 进行推理
    # 目前部分模型尚在支持中，需关闭公式识别功能并更换无线表格结构识别模型
    from paddleocr import PPStructureV3

    pipeline = PPStructureV3(
        use_doc_orientation_classify=False,
        use_doc_unwarping=False,
        use_formula_recognition=False,
        wireless_table_structure_recognition_model_name="SLANeXt_wireless",
        engine="transformers",
    )
    output = pipeline.predict(input="./pp_structure_v3_demo.png")
    for res in output:
        res.print()
        res.save_to_json(save_path="output")
        res.save_to_markdown(save_path="output")
    ```

    PaddlePaddle 推理输出示例：

    ```bash
    {'res': {'input_path': './pp_structure_v3_demo.png', 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_preprocessor': False, 'use_seal_recognition': True, 'use_table_recognition': True, 'use_formula_recognition': True, 'use_chart_recognition': False, 'use_region_detection': True}, 'layout_det_res': {'input_path': None, 'page_index': None, 'boxes': [{'cls_id': 1, 'label': 'image', 'score': 0.9864752888679504, 'coordinate': [774.821, 201.05177, 1502.1008, 685.7733]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9859225749969482, 'coordinate': [769.8655, 776.2446, 1121.5986, 1058.417]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9857110381126404, 'coordinate': [1151.98, 1112.5356, 1502.7852, 1346.3569]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9847239255905151, 'coordinate': [389.0322, 1136.3547, 740.2322, 1345.928]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9842492938041687, 'coordinate': [1152.1504, 800.1625, 1502.1265, 986.1522]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9840831160545349, 'coordinate': [9.158066, 848.8696, 358.5725, 1057.832]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9802583456039429, 'coordinate': [9.335953, 201.10046, 358.31543, 338.78876]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9801402688026428, 'coordinate': [389.1556, 297.4113, 740.07556, 435.41647]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9793564081192017, 'coordinate': [389.18976, 752.0959, 740.0832, 889.88043]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9793409109115601, 'coordinate': [389.02496, 896.34143, 740.7431, 1033.9465]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9776486754417419, 'coordinate': [8.950775, 1184.7842, 358.75067, 1297.8755]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9773538708686829, 'coordinate': [770.7178, 1064.5714, 1121.2249, 1177.9928]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9773064255714417, 'coordinate': [389.38086, 609.7071, 740.0553, 745.3206]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9765821099281311, 'coordinate': [1152.0112, 992.296, 1502.4927, 1106.1166]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9761461019515991, 'coordinate': [9.46727, 536.993, 358.2047, 651.32025]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.975399911403656, 'coordinate': [9.353531, 1064.3059, 358.45312, 1177.8347]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9730532169342041, 'coordinate': [9.932312, 345.36237, 358.03476, 435.1646]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9722575545310974, 'coordinate': [388.91736, 200.93637, 740.00793, 290.80692]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9710633158683777, 'coordinate': [389.39496, 1040.3186, 740.0091, 1129.7168]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9696939587593079, 'coordinate': [9.6145935, 658.1123, 359.06088, 770.0288]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9664146900177002, 'coordinate': [770.235, 1280.4562, 1122.0927, 1346.4742]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9597565531730652, 'coordinate': [389.66678, 537.5609, 740.06274, 603.17725]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9594324827194214, 'coordinate': [10.162949, 776.86414, 359.08307, 842.1771]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9484634399414062, 'coordinate': [10.402863, 1304.7743, 358.9441, 1346.3749]}, {'cls_id': 0, 'label': 'paragraph_title', 'score': 0.9476125240325928, 'coordinate': [28.159409, 456.7627, 339.5631, 514.9665]}, {'cls_id': 0, 'label': 'paragraph_title', 'score': 0.9427680969238281, 'coordinate': [790.6992, 1200.3663, 1102.3799, 1259.1647]}, {'cls_id': 0, 'label': 'paragraph_title', 'score': 0.9424256682395935, 'coordinate': [409.02832, 456.6831, 718.8154, 515.5757]}, {'cls_id': 10, 'label': 'doc_title', 'score': 0.9376171827316284, 'coordinate': [133.77905, 36.8844, 1379.6667, 123.46869]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.9020252823829651, 'coordinate': [584.9165, 159.1416, 927.22876, 179.01605]}, {'cls_id': 2, 'label': 'text', 'score': 0.895164430141449, 'coordinate': [1154.3364, 776.74646, 1331.8564, 794.2301]}, {'cls_id': 6, 'label': 'figure_title', 'score': 0.7892374396324158, 'coordinate': [808.9641, 704.2555, 1484.0623, 747.2296]}]}, 'overall_ocr_res': {'input_path': None, 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_preprocessor': False, 'use_textline_orientation': False}, 'dt_polys': array([[[ 129,   42],
            ...,
            [ 129,  140]],

        ...,

        [[1156, 1330],
            ...,
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