主要参考开源项目以及训练模型：
此项目主要用于非扭曲、倾斜、变形的标准字体。
增加了手动标注文本框、按颜色查找文字、文字识别白名单等功能。 针对于类似屏幕截图等应用场景，准确、高效。 如果使用的非标准字体，或者有扭曲变形等应用，请参考其他OCR项目。
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中英文识别
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手动标注文本框
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按颜色查找文字
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文字识别白名单
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lua可调用的测试文档
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并发请求
由于模型本身不支持并发，但通过tornado多进程的方式，能支持一定数量的并发请求。具体并发数取决于机器的配置。
- ✔ Python 3.6+
- ✔ Ubuntu 16.04
- ✔ ️Ubuntu 18.04
- ✔ CentOS 7
- ✔ Docker
Windows和MacOS系统下推荐通过构建Docker镜像来使用，其他Linux平台暂未测试，可自行安装测试
- CPU: 1核
- 内存: 2G
- SWAP: 2G
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安装python3.7
推荐使用miniconda -
安装依赖包
pip install -r requirements.txt- 运行
项目默认运行在8099端口：
python backend/main.py安装成功成功后可直接浏览WEB界面测试：
web界面入口: http://192.168.31.139:8099
这里用本机IP和端口替代，也可以用localhost测试。
使用 Dockerfile 构建 或者直接 Pull镜像
# dockerfile 构建
docker build -t ocrtext:v2 .
# 运行镜像
docker run -itd -p 8099:8099 --restart=always -v $(pwd):/ocrtext --name ocrtext ocrtext:lastet这里把容器的8089端口映射到了物理机的8089上，但如果你不喜欢映射，去掉run后面的-p 8089:8089 也可以使用docker的IP加8089来访问
描述： 进行文字识别与检测的接口
地址： /api/ocrtext/
方法： POST
请求参数：
| 参数名称 | 是否必选 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| file | 是(或者base64) | file | 通过上传的方式来发送图片的字段 |
| base64 | 是(或者file) | string | 通过base64来发送图片的字段 |
| compress | 否 | int | 值为空时，默认将图片最短边压缩到960px。非空时，将最短边压缩到该值的大小。 |
| whitelist | 否 | string | 只返回白名单字符串中包含的字符。 |
| boxlist | 否 | list | 值为空时，自动查找文本框。非空时，按照手动给出的文本框识别文字。格式为：[[x1,y1,x2,y2],[x3,y3,x4,y4]]，注意所包含的每一条范围（如：x1,y1,x2,y2）都只能识别单行或者单列的文字，多行是无法识别的，多行文字就标注多个范围。 |
| colorlist | 否 | list | 给出多组颜色，相近的颜色为一个列表，预处理后才进行识别。格式为：[["0x000000","0x000001"],["0x111110","0x111111"]]，每个元素是一个字符串，内容是一个16进制的RGB颜色信息。 |
| is_draw | 否 | bool | 是否返回，画出文字区域的图片base64值 |
返回参数：
| 参数名称 | 是否必选 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| code | 是 | int | 识别结果的状态码，识别成功为200，有异常为 400 |
| msg | 是 | string | 是否成功识别的描述信息 |
| words | 否 | list | 识别结果，若识别异常则没有此字段 |
| img_detected | 否 | string | 画出文字区域的图片base64值，需要请求时发送is_draw |
| speed_time | 是 | float | 识别的耗时 |
返回示例：
{"code": 200, "msg": "\u6210\u529f", "words": [["\u4f60", [519, 66, 621, 136]], ["\u5927\u6742\u8d27\u5e97\u8001\u677f\u4f17", [302, 251, 418, 275]], ["\u8981\u4f60\u547d\u5317\uff01", [306, 270, 408, 296]], ["\u8d3c\u738b\u7687\u752b\u65e5", [390, 325, 475, 350]], ["\u53cc\u5178\u7f51", [209, 423, 310, 452]], ["JU5+\u65b0\u665a", [236, 445, 333, 470]]], "speed_time": 0.46}
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D3
Tencent