Java使用PaddleOCR，这可能是Java目前最通用的OCR

RapidOcr-Java

项目起源

• 现有的JavaOCR工具包识别效果差强人意，PaddleOCR在实现前沿算法的基础上，考虑精度与速度的平衡，进行模型瘦身和深度优化，使其尽可能满足产业落地需求。
• PaddleOCR官方并未提供Java版本，而RapidOcr解决了这个问题，其提供了Kotlin和Java混合版本的Demo-onnx和Demo-ncnn
• 而实际使用过程中 项目中并不想再引入Kotlin、不想了解OCR相关知识，开箱即用、不想额外再部署OCR服务

  因此本项目将Kotlin部分移除，并在此基础上加以完善且提供了更友好的的调用方法，更方便java开发者直接进行使用。

  ✨如果该项目对您有帮助，您的star是我不断优化的动力！！！

  • github点击前往（有最新代码）
  • gitee点击前往（更新稍慢）

    项目特点

    • 纯Java代码调用RapidOcr
    • 集成ncnn和onnx推理引擎方式
    • 均使用CPU版本，GPU版本请自行编译
    • 支持Mac、Windows、Linux等多平台，详细支持的系统请查看版本说明（代码仓库查看）

      快速开始

      项目提供了JavaEE 和 SpringBoot 的使用Demo，仅作参考（可以拉取下来运行试一下）

      1️⃣ 添加依赖

      此种方式会根据你使用的系统自动使用对应的jar包，目前支持的系统请查看版本说明

          io.github.mymonstercat    rapidocr    0.0.7    io.github.mymonstercat    rapidocr-onnx-platform    0.0.7    io.github.mymonstercat    rapidocr-ncnn-platform    0.0.7

      2️⃣ 使用示例

      public class Main {    public static void main(String[] args) {        InferenceEngine engine = InferenceEngine.getInstance(Model.ONNX_PPOCR_V3);        OcrResult ocrResult = engine.runOcr("/images/test.png");        System.out.println(ocrResult.getStrRes().trim());    }}

      更多使用示例请参考使用示例

      3️⃣ 添加打印日志(可选)

      项目中添加了日志打印，方便打印OCR日志，请自行添加日志实现（springboot自带，可以不用添加）

          org.slf4j    slf4j-simple    2.0.3    io.github.mymonstercat    rapidocr                        slf4j-api            org.slf4j            

      添加后效果如下：

      ⚠️ 注意：当前JVM启动时只能同时启动一种推理引擎，以第一次调用runOcr方法时的引擎配置为准

      进阶使用

      请前往代码仓库查看

      • 参数调优、版本说明、分支说明
      • 如何打包jar包在Linux系统上运行
      • 如何在CentOS7或其他低版本Linux系统上运行
      • SpringBoot示例和普通Java程序示例
      • JVM下不同PaddleOCR调用方式性能比对
      • 银河麒麟v10编译onnx-arm64

        TODO

        • 根据系统版本自适应加载动态库
        • 动态库集成到jar中
        • 是否删除临时文件夹配置为可选项
        • CentOS7升级指引
        • 添加日志，规范日志打印
        • ONNX支持Mac-Arm64
        • 支持Docker镜像
        • Maven仓库提供packages
        • SpringBoot下，以配置文件方式改造
        • jvm未退出场景连续调用识别结果集乱码#1
        • 集成ONNX#2，感谢nn200433及tika-server
        • 多模块打包#6
        • 多线程情况下库和模型可能重复加载、编译目标jdk版本改为1.8，感谢FlyInWind1
        • 基于arm64的银河麒麟环境，提供linux-arm64下onnx运行库(编译过程详见进阶使用)，感谢sandywalker
        • 添加英语日志，感谢litongjava
        • 支持传入bitmap和image的二进制数据，感谢scvzerng

          FAQ

          Q1:CentOS7无法运行？

          • 请参考CentOS7升级GCC
          • 其他系统思路同上，主要就是环境问题

            Q2:如何传入二进制数据，而非图片路径？

            由于缺少其他系统的设备，因此暂不提供最新的jar包（也就用v0.0.7传不了二进制），可参考以下步骤自行编译可传入二进制数据的jar包

            • star本项目(感谢)
            • 编译动态库
              • 使用该项目进行编译
              • 如何自行编译动态库
              • 拉取本项目最新代码到本地
                • 找到对应模块，例如我是mac-arm64，在该路径下替换上一步编译后的动态库
                • 项目执行打包命令
                • 传入二进制数据示例代码

                  如果你是mac-arm64的设备，直接 拉取项目->运行测试用例 即可，也就是仅mac-arm64的动态库是支持二进制传入的

                  Q3:如何使用其他版本(如服务器版本)的模型？

                  • 拉取本项目最新代码到本地
                  • 在该路径下放入模型文件
                  • 模型中添加对应的配置
                  • 项目执行打包命令

                    Q4:如何使用其他版本(如服务器版本)的模型？

                    • 如何更新模型

                      如有其他问题请提issue，我会尽快解决。

                      鸣谢

                      • RapidOCR
                      • PaddleOCR

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                        使用 Apache License 2.0