快速开始¶

说明：

飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleOCR的先进技术，支持了OCR领域的低代码全流程开发能力。通过低代码开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。

PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程，其中包含能够独立完成某类任务的单模型（单功能模块）组合。本文档提供OCR相关产线的快速推理使用，单功能模块的快速使用以及更多功能请参考PaddleOCR低代码全流程开发中相关章节。

🛠️ 安装¶

❗在安装 PaddleX 之前，请确保您已具备基本的 Python 运行环境（注：目前支持 Python 3.8 至 Python 3.12）。PaddleX 3.0-rc0 版本依赖的 PaddlePaddle 版本为 3.0.0rc0。

安装 PaddlePaddle

# CPU 版本
python -m pip install paddlepaddle==3.0.0rc0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/

# GPU 版本，需显卡驱动程序版本 ≥450.80.02（Linux）或 ≥452.39（Windows）
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0rc0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/

# GPU 版本，需显卡驱动程序版本 ≥545.23.06（Linux）或 ≥545.84（Windows）
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0rc0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu123/

❗无需关注物理机上的 CUDA 版本，只需关注显卡驱动程序版本。更多飞桨 Wheel 版本信息，请参考飞桨官网。

安装PaddleX

pip install https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/whl/paddlex-3.0.0rc0-py3-none-any.whl

❗ 更多安装方式参考 PaddleX 安装教程

💻 命令行使用¶

一行命令即可快速体验产线效果，统一的命令行格式为：

paddlex --pipeline [产线名称] --input [输入图片] --device [运行设备]

PaddleX的每一条产线对应特定的参数，您可以在各自的产线文档中查看具体的参数说明。每条产线需指定必要的三个参数： * pipeline：产线名称或产线配置文件 * input：待处理的输入文件（如图片）的本地路径、目录或 URL * device：使用的硬件设备及序号（例如gpu:0表示使用第 0 块 GPU），也可选择使用 NPU(npu:0)、 XPU(xpu:0)、CPU(cpu)等。

以通用 OCR 产线为例：

paddlex --pipeline OCR \
        --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_002.png \
        --use_doc_orientation_classify False \
        --use_doc_unwarping False \
        --use_textline_orientation False \
        --save_path ./output \
        --device gpu:0

👉 点击查看运行结果 <

{'res': {'input_path': 'general_ocr_002.png', 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_preprocessor': False, 'use_textline_orientation': False}, 'doc_preprocessor_res': {'input_path': None, 'model_settings': {'use_doc_orientation_classify': True, 'use_doc_unwarping': False}, 'angle': 0},'dt_polys': [array([[ 3, 10],
       [82, 10],
       [82, 33],
       [ 3, 33]], dtype=int16), ...], 'text_det_params': {'limit_side_len': 960, 'limit_type': 'max', 'thresh': 0.3, 'box_thresh': 0.6, 'unclip_ratio': 2.0}, 'text_type': 'general', 'textline_orientation_angles': [-1, ...], 'text_rec_score_thresh': 0.0, 'rec_texts': ['www.99*', ...], 'rec_scores': [0.8980069160461426,  ...], 'rec_polys': [array([[ 3, 10],
       [82, 10],
       [82, 33],
       [ 3, 33]], dtype=int16), ...], 'rec_boxes': array([[  3,  10,  82,  33], ...], dtype=int16)}}

可视化结果如下：

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其他产线的命令行使用，只需将 pipeline 参数调整为相应产线的名称，参数调整为对应的产线的参数即可。下面列出了每个产线对应的命令：

👉 更多产线的命令行使用

产线名称	使用命令
文档图像预处理	`paddlex --pipeline doc_preprocessor --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/demo_image/doc_test_rotated.jpg --use_doc_orientation_classify True --use_doc_unwarping True --save_path ./output --device gpu:0`
通用OCR	`paddlex --pipeline OCR --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_002.png --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False --use_textline_orientation False --save_path ./output --device gpu:0`
通用表格识别	`paddlex --pipeline table_recognition --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/table_recognition.jpg --save_path ./output --device gpu:0`
通用表格识别v2	`paddlex --pipeline table_recognition_v2 --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/table_recognition.jpg --save_path ./output --device gpu:0`
公式识别	`paddlex --pipeline formula_recognition --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/demo_image/general_formula_recognition.png --use_layout_detection True --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False --layout_threshold 0.5 --layout_nms True --layout_unclip_ratio 1.0 --layout_merge_bboxes_mode large --save_path ./output --device gpu:0`
印章文本识别	`paddlex --pipeline seal_recognition --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/seal_text_det.png --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False --device gpu:0 --save_path ./output`
通用版面解析	`paddlex --pipeline layout_parsing --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/demo_paper.png --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False --use_textline_orientation False --save_path ./output --device gpu:0`
通用版面解析v2	`paddlex --pipeline layout_parsing_v2 --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/layout_parsing_v2_demo.png --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False --use_textline_orientation False --save_path ./output --device gpu:0`

📝 Python 脚本使用¶

几行代码即可完成产线的快速推理，统一的 Python 脚本格式如下：

from paddlex import create_pipeline

pipeline = create_pipeline(pipeline=[产线名称])
output = pipeline.predict([输入图片名称])
for res in output:
    res.print()
    res.save_to_img("./output/")
    res.save_to_json("./output/")

执行了如下几个步骤：

create_pipeline() 实例化产线对象
传入图片并调用产线对象的 predict() 方法进行推理预测
对预测结果进行处理

其他产线的 Python 脚本使用，只需将 create_pipeline() 方法的 pipeline 参数调整为相应产线的名称，参数调整为对应的产线的参数即可。下面列出了每个产线对应的参数名称及详细的使用解释： 👉 更多产线的Python脚本使用

产线名称	对应参数	详细说明
通用OCR	`OCR`	通用OCR产线Python脚本使用说明
文档图像预处理	`doc_preprocessor`	文档图像预处理产线Python脚本使用说明
通用表格识别	`table_recognition`	通用表格识别产线Python脚本使用说明
通用表格识别v2	`table_recognition_v2`	通用表格识别v2产线Python脚本使用说明
公式识别	`formula_recognition`	公式识别产线Python脚本使用说明
印章文本识别	`seal_recognition`	印章文本识别产线Python脚本使用说明
通用版面解析	`layout_parsing`	通用版面解析产线Python脚本使用说明
通用版面解析v2	`layout_parsing_v2`	通用版面解析v2产线Python脚本使用说明
文档场景信息抽取v3	`PP-ChatOCRv3-doc`	文档场景信息抽取v3产线Python脚本使用说明
文档场景信息抽取v4	`PP-ChatOCRv4-doc`	文档场景信息抽取v4产线Python脚本使用说明