Skip to content

kkHAIKE/paddleocr-go

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

19 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

PaddleOCR-GO

本服务是PaddleOCR的golang部署版本。

1. 环境准备

运行环境

  • go: 1.14
  • OpenCV: 4.3.0
  • PaddlePaddle: 1.8.4
  • 编译环境:cmake 3.15.4 | gcc 4.8.5
  • 基于Centos 7.4运行环境编译,Windows请自行解决OpenCVPaddlePaddle的编译问题

另外,以下编译以.bashrc个人环境变量配置文件,如果使用zsh,请自行更换为.zshrc

1.1 安装golang

从官网下载golang,建议选择1.13版本以上进行安装。下载完成后,直接解压你需要的安装目录,并配置相关环境变量,此处以1.14版本为例。

# 下载golang
wget https://golang.org/dl/go1.14.10.linux-amd64.tar.gz

# 解压到 /usr/local 目录下
tar -xzvf go1.14.10.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local

# 配置GOROOT,即go的安装目录
echo "export GOROOT=/usr/local/go" >> ~/.bashrc
# 配置GOPATH,即go相关package的安装目录,可自定义一个目录
echo "export GOPATH=$HOME/golang" >> ~/.bashrc
# 配置GOPROXY,即go mod包管理器的下载代理,同时打开mod模式
echo "export GO111MODULE=on" >> ~/.bashrc
echo "export GOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy/" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

1.2 编译OpenCV库

go语言中,OpenCV的使用主要以gocv包为主,gocv使用cgo调用OpenCV提供接口,因此还是需要编译OpenCV库。

踩坑指南之一:gocv官方实现中,部分接口并没有与原版C++的OpenCV的API保持一致,导致图片处理结果会出现一定的数值偏差。为处理这种偏差,该仓库fork了一份gocv官方源码,并对部分这些不一致的API进行了修正,保证结果与其他语言的一致性。

对于OpenCV的编译,gocv官方提供了Makefile,可以一键进行安装,具体安装步骤详见官方指南

这里提供逐步安装的方式,方便排查错误。

  • 下载并解压OpenCV-4.3.0和OpenCV-Contrib-4.3.0
# 创建opencv安装目录
mkdir -p ~/opencv

# 下载OpenCV
cd ~/opencv
curl -sL https://github.com/opencv/opencv/archive/4.3.0.zip > opencv.zip
unzip -q opencv.zip
rm -rf opencv.zip

# 下载OpenCV-Contrib
curl -sL https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.3.0.zip > opencv-contrib.zip
unzip -q opencv-contrib.zip
rm -rf opencv-contrib.zip
  • 安装相关依赖
sudo yum -y install pkgconfig cmake git gtk2-devel libpng-devel libjpeg-devel libtiff-devel tbb tbb-devel libdc1394-devel
  • 编译安装
mkdir -p ~/.local/opencv-4.3.0
cd ~/opencv/opencv-4.3.0
mkdir build
cd build
cmake -D WITH_IPP=OFF \
      -D WITH_OPENGL=OFF \
      -D WITH_QT=OFF \
      -D BUILD_EXAMPLES=OFF \
      -D BUILD_TESTS=OFF \
      -D BUILD_PERF_TESTS=OFF  \
      -D BUILD_opencv_java=OFF \
      -D BUILD_opencv_python=OFF \
      -D BUILD_opencv_python2=OFF \
      -D BUILD_opencv_python3=OFF \
      -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$HOME/.local/opencv-4.3.0 \
      -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
      -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=$HOME/opencv/opencv_contrib-4.3.0/modules ..
make -j8
make install
sudo ldconfig

make进行编译时,可能出现因xfeatures2d的两个模块下载失败导致的编译失败,这里只需要手动下载这部分文件到$HOME/opencv/opencv_contrib-4.3.0/modules/xfeatures2d/src目录下,然后重新执行make -j8即可。这部分文件地址可参考这里给出的链接。

  • 配置环境变量
echo "export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:$HOME/.local/opencv-4.3.0/lib64/pkgconfig" >> ~/.bashrc
echo "export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HOME/.local/opencv-4.3.0/lib64" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
  • 验证安装
# 安装gocv包,先mod init
go mod init opencv
go get -u github.com/LKKlein/gocv

# 验证安装结果
cd $GOPATH/pkg/mod/github.com/!l!k!klein/gocv@v0.28.0
go run ./cmd/version/main.go

# 输出
# gocv version: 0.28.0
# opencv lib version: 4.3.0

1.3 编译PaddlePaddle的C语言API

go语言只能通过cgo调用C语言API,而不能直接与C++进行交互,因此需要编译PaddlePaddle的C语言API。当然,也可以自己写C语言调用C++的代码和头文件,这样就可以直接使用PaddlePaddle提供的已编译的C++推理库,无需自己手动编译,详见该仓库

  • 获取PaddlePaddle源代码
cd ~
git clone --recurse-submodules https://github.com/paddlepaddle/paddle

# 切换到v1.8.4版本
cd paddle
git checkout v1.8.4

# 目前版本无论单卡还是多卡都需要先安装nccl
git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git
make -j8
make install
  • 编译Paddle源代码

踩坑指南之二:PaddlePaddle的C语言API实现有一个bug,即获取输入输出变量名时只能获取到第一个模型的变量名,后续模型都无法获取输入输出变量名,进而无法获取到模型输出,详情见issue。因此,编译前需要手动将paddle/fluid/inference/capi/pd_predictor.cc文件中210行215行static删除。

在处理完该bug之后,才能进行后续编译。相关编译参数见官方文档,注意部分参数需要相关依赖,请确保依赖完整再启用。

# 创建c++推理库文件夹
mkdir -p ~/paddle_inference
export PADDLE_ROOT=`$HOME/paddle_inference`

# 执行编译
mkdir build
cd build
cmake -DFLUID_INFERENCE_INSTALL_DIR=$PADDLE_ROOT \
      -DWITH_CONTRIB=OFF \
      -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
      -DWITH_PYTHON=OFF \
      -DWITH_MKL=ON \
      -DWITH_GPU=ON \
      -DON_INFER=ON \
      --WITH_MKLDNN=ON \
      --WITH_XBYAK=ON \
      --WITH_DSO=OFF ..
make
make inference_lib_dist

编译完成后,可以在build/fluid_inference_c_install_dir目录下,看到以下生成的文件

build/fluid_inference_c_install_dir
├── paddle
├── third_party
└── version.txt

其中paddle就是Paddle库的C语言预测API,version.txt中包含当前预测库的版本信息。

2. paddleocr-go预测库

2.1 安装paddleocr-go

直接执行安装命令

go get -u github.com/LKKlein/paddleocr-go

2.2 相关使用API

在go中使用import引入包

import github.com/LKKlein/paddleocr-go/ocr
  • 预测结果结构体
type OCRText struct {
	BBox  [][]int `json:"bbox"`
	Text  string  `json:"text"`
	Score float64 `json:"score"`
}

一张图的OCR结果包含多个OCRText结果,每个结果包含预测框、预测文本、预测文本得分。

  • OCR预测类
func NewOCRSystem(confFile string, a map[string]interface{}) *OCRSystem

OCRSystem是主要对外提供API的结构;

confFile是yaml配置文件的路径,可在配置文件中修改相关预测参数,也可以传空字符串,这时会全部使用默认配置;

a是可以在代码中直接定义的配置参数,优先级高于配置文件,会覆盖配置文件和默认配置的参数。

  • 单张图预测API
func (ocr *OCRSystem) PredictOneImage(img gocv.Mat) []OCRText
  • 图片文件夹预测API
func (ocr *OCRSystem) PredictDirImages(dirname string) map[string][]OCRText

dirname图片文件夹的目录,默认会预测改目录下所有jpgpng图片,并返回每张图的预测结果。

  • OCR Server
func (ocr *OCRSystem) StartServer(port string)

开启OCR预测Server,开启后,使用post请求上传需要识别的图片至http://$ip:$port/ocr即可直接获取该图片上所有文本的识别结果。其中,$ip是开启服务的主机ip127.0.0.1的本地ip, $port是传入的端口参数。

3. 预测demo

3.1 修改预测配置

当前给定的配置文件config/conf.yaml中,包含了默认的OCR预测配置参数,可根据个人需要更改相关参数。

比如,将use_gpu改为false,使用CPU执行预测;将det_model_dir, rec_model_dir, cls_model_dir都更改为自己的本地模型路径,也或者是更改字典rec_char_dict_path的路径。配置参数包含了预测引擎、检测模型、检测阈值、方向分类模型、识别模型及阈值的相关参数,具体参数的意义可参见PaddleOCR

3.2 编译预测demo

  • 下载paddleocr-go代码
git clone https://github.com/LKKlein/paddleocr-go
cd paddleocr-go
  • 准备paddle_c环境
cp -r ~/paddle/build/fluid_inference_c_install_dir/* paddle_c/
  • 编译demo
go build demo.go

3.3 执行预测demo

预测demo提供了三种预测方式,分别是单张图预测、文件夹批量预测、OCR Server预测。三者命令行优先级依次降低。

3.3.1 单张图预测

./demo --config config/conf.yaml --image images/test.jpg

执行完成,会输出以下内容:

3.3.2 文件夹批量预测

./demo --config config/conf.yaml --image_dir ./images

执行完成,会输出以下内容:

3.3.3 开启OCR Server

./demo --use_servering --port=18600

开启服务后,可以在其他客户端中通过post请求进行ocr预测。此处以Python客户端为例,如下所示

import requests

files = {'image': open('images/test.jpg','rb')}
url = "http://127.0.0.1:18600/ocr"

r = requests.post(url, files=files)
print(r.text)

执行完成可以得到以下结果

最后,在Python中将上述结果可视化可以得到以下结果

About

golang inference version for PaddleOCR

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Go 82.5%
  • C 17.5%