[C#]winform部署PaddleOCRV3推理模型

【官方框架地址】

https://github.com/PaddlePaddle/*PaddleOCR.git*

【算法介绍】

PaddleOCR是由百度公司推出的一款开源光学字符识别（OCR）工具，它基于深度学习框架PaddlePaddle开发。这款工具提供了一整套端到端的文字检测和识别解决方案，非常适合用于各种类型的图像文本的识别任务。PaddleOCR关注于提供轻量级、灵活且高效的OCR能力，旨在帮助开发者和企业快速部署OCR功能，并支持多平台和多语言应用。

核心功能

文字检测

PaddleOCR的文字检测能力极强，它采用了先进的深度学习模型来定位图像中的文字区域。例如，它可以利用基于EAST（Efficient and Accurate Scene Text Detector）算法和DB（Differentiable Binarization）算法的模型来检测不同形状和大小的文字。这些算法能够快速准确地定位图像中的文字区域，即使在复杂背景或者多种布局的环境中也能保持良好的性能。

文字识别

PaddleOCR使用CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）结合CTC（Connectionist Temporal Classification）的方法进行文字识别。这一组合能够将图像中的文字区域转换成文字序列，且对于图像中的汉字、英文等多种语言都有很好的识别效果。PaddleOCR还采用了注意力模型来进一步提升识别的准确度。

端到端OCR

PaddleOCR实现了端到端的OCR识别，即结合文字检测和识别两个模块，提供一站式的服务。它可以自动处理从图像输入到文字输出的全流程，极大地简化了OCR的使用和部署流程。

架构设计和特点

模块化设计

PaddleOCR的设计非常模块化，它将文字检测、识别和版面分析等功能分开，用户可以根据需求灵活选择和组合模块。

轻量化和优化

PaddleOCR重视模型的轻量化和优化。它提供了多种大小的模型，以适应不同的计算资源和应用场景。此外，模型经过优化，能够在CPU、GPU和移动设备上快速运行。

强大的数据增强

为了提高模型的鲁棒性，PaddleOCR引入了丰富的数据增强技术，包括但不限于随机旋转、颜色抖动、随机裁剪等。这些技术可以提高模型对于不同光照、尺寸和角度的文字的识别能力。

多语言支持

PaddleOCR不仅支持中英文的识别，还支持世界上多种其他语言的识别，这得益于其庞大的多语言标注数据集和多语种训练技术。

开放和活跃的社区

PaddleOCR是完全开源的，它在GitHub上有着活跃的开发社区，不断有新的改进和特性添加进来。社区为用户提供了丰富的文档、教程和技术支持，使得用户能够快速上手并使用PaddleOCR。

应用场景

PaddleOCR可广泛应用于多个领域，如金融票据自动识别、工业自动化、智能交通、在线教育、医疗文档分析等。它能够识别身份证、驾驶证、银行卡、发票等多种类型的文档，并提取相关信息供后续处理。

技术优势

准确率高

PaddleOCR在多项国际标准数据集上的识别准确率都达到了业界领先水平。

速度快

PaddleOCR优化了模型结构和算法，使得识别速度非常快，能满足实时处理的需求。

易于部署

PaddleOCR支持多种部署方案，包括服务端、边缘计算和移动端，用户可以根据自己的需求选择最合适的部署方式。

综上所述，PaddleOCR不仅在技术上不断创新和优化，而且致力于打造开放、易用的OCR工具。这使得PaddleOCR不仅适合于学术研究，也非常适合于工业和商业应用，为广大用户和开发者提供了一个强大、灵活、高效的OCR解决方案。

【效果展示】

【实现部分代码】

FullOcrModel model = LocalFullModels.ChineseV3;
 
byte[] sampleImageData;
string sampleImageUrl = @"https://www.tp-link.com.cn/content/images2017/gallery/4288_1920.jpg";
using (HttpClient http = new HttpClient())
{
    Console.WriteLine("Download sample image from: " + sampleImageUrl);
    sampleImageData = await http.GetByteArrayAsync(sampleImageUrl);
}
 
using (PaddleOcrAll all = new PaddleOcrAll(model, PaddleDevice.Mkldnn())
{
    AllowRotateDetection = true, /* 允许识别有角度的文字 */ 
    Enable180Classification = false, /* 允许识别旋转角度大于90度的文字 */
})
{
    // Load local file by following code:
    // using (Mat src2 = Cv2.ImRead(@"C:\test.jpg"))
    using (Mat src = Cv2.ImDecode(sampleImageData, ImreadModes.Color))
    {
        PaddleOcrResult result = all.Run(src);
        Console.WriteLine("Detected all texts: \n" + result.Text);
        foreach (PaddleOcrResultRegion region in result.Regions)
        {
            Console.WriteLine($"Text: {region.Text}, Score: {region.Score}, RectCenter: {region.Rect.Center}, RectSize:    {region.Rect.Size}, Angle: {region.Rect.Angle}");
        }
    }
}

【视频演示】

https://www.bilibili.com/video/BV1Vc411b7gP/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee

【源码下载】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88723716

【测试环境】

vs2019

netframework4.7.2

opencvsharp4.8.0

Sdcb.PaddleInference

Sdcb.PaddleOCR