mmmz/trwebocr

TrWebOCR-开源的离线OCR

介绍

TrWebOCR基于开源项目 https://github.com/myhub/tr 构建，在其基础上提供HTTP调用接口，便于集成到其他项目中，同时提供易用的Web页面，方便调试和日常使用。

!web页面

核心功能和特性

• 中文识别：快速且识别率高
• 文字检测：支持一定角度的旋转文字检测
• 并发请求：通过tornado多进程方式支持并发请求，具体并发数取决于机器配置（模型本身不支持并发）

使用场景和适用范围

适用于需要离线OCR功能的场景，如文档识别、验证码识别、图片文字提取等，可集成到各类应用系统或作为独立工具用于日常文字识别需求。

安装需求

运行平台

• ✔ Python 3.6+
• ✔ Ubuntu 16.04
• ✔ Ubuntu 18.04
• ✔ CentOS 7
• ✔ Docker

注意：Windows和MacOS系统需通过Docker镜像使用，暂不支持直接部署；其他Linux平台未测试，可自行尝试。

最低配置要求

• CPU: 1核
• 内存: 2G
• 交换空间(SWAP): 2G

使用方法和配置说明

服务器部署

1. 安装Python 3.7
   推荐使用miniconda管理环境

2. 安装依赖包

shell
pip install -r requirements.txt

3. 运行服务
   默认运行在8089端口，默认不开启GPU：

shell
python backend/main.py [--port=8089][--open_gpu=0]
# --port 指定运行端口，默认8089  
# --open_gpu 是否开启GPU，默认0（不开启），可设为1（开启）

成功运行后将显示类似输出：

shell
tr 2.3.0 https://github.com/myhub/tr
Server is running: http://192.168.31.95:8089
Now version is: cpu

Docker部署

支持通过Dockerfile构建或直接拉取镜像：

方式一：Dockerfile构建

shell
# 构建镜像
docker build -t trwebocr:latest .

# 运行容器
docker run -itd --rm -p 8089:8089 --name trwebocr trwebocr:latest 

方式二：从DockerHub拉取

shell
# 拉取镜像
docker pull mmmz/trwebocr:latest

# 运行容器
docker run -itd --rm -p 8089:8089 --name trwebocr mmmz/trwebocr:latest 

说明：上述命令将容器8089端口映射到物理机8089端口，若无需端口映射，可去掉-p 8089:8089，通过Docker IP加8089端口访问。

接口文档

详细接口文档请参考项目Wiki：
https://github.com/alisen39/TrWebOCR/wiki/%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E6%96%87%E6%A1%A3

接口调用示例

Python使用File上传文件

python
import requests
url = 'http://192.168.31.108:8089/api/tr-run/'
img1_file = {
    'file': open('img1.png', 'rb')
}
res = requests.post(url=url, data={'compress': 0}, files=img1_file)

Python使用Base64

python
import requests
import base64
def img_to_base64(img_path):
    with open(img_path, 'rb')as read:
        b64 = base64.b64encode(read.read())
    return b64

url = 'http://192.168.31.108:8089/api/tr-run/'
img_b64 = img_to_base64('./img1.png')
res = requests.post(url=url, data={'img': img_b64})

效果展示

!文档识别

!验证码识别

更新记录

• 2022年01月16日：更新接口，增加不返回图片参数
• 2020年08月17日：更新Dockerfile，镜像支持tr2.3
• 2020年07月30日：支持启动命令选择GPU/CPU

https://github.com/alisen39/TrWebOCR/blob/master/updateHistory.md

License

Apache 2.0

鸣谢

• 感谢 https://github.com/myhub 及其开源项目https://github.com/myhub/tr

项目地址

项目在 https://github.com/alisen39/TrWebOCR 和 码云 同步更新，国内用户可通过码云克隆项目。

如果喜欢本项目，欢迎点亮star (^.^)✨