PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。
PaddleOCR是一个图像识别库，我只是用到了它的OCR功能，就是识别图片中的文字。其他的功能也很强大，我没用到。
安装
更新：截止到2022年12月21日，paddlepaddle是2.4.1，paddleocr是2.6.1.2，numpy是1.24.0，numpy是自动安装的。识别时若报错AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'，则numpy安装1.23.4就行，因服务器(线上正式环境)上paddlepaddle是2.3.2，paddleocr是2.6.1.0，numpy是1.23.4，服务器上正常。
更新：截止到2022年11月28日，paddlepaddle是2.4.0，paddleocr是2.6.1.1，在linux安装时，不用手动安装shapely，而安装paddleocr时会自动装上shapely。另外，CentOS上运行代码若是报错ImportErrer: libpython3.8. s0.1.0: cammot open shared object file: No such file or directory，这篇文章可以解决，以前没这个问题，可能是因版本更新才出的这个问题。
linux
- pip install paddlepaddle
- pip install shapely
- pip install paddleocr
windows
- pip install paddlepaddle
- 在这里手动下载shapely whl文件安装(安装命令是pip install xxx.whl，whl文件路径最好是绝对路径，或者cmd提前进入whl文件所在目录)，不能直接pip install shapely，会有问题，具体下载哪个文件？cmd中执行pip debug --verbose，我是python 3.8，实际根据你的python版本选择。
- pip install paddleocr，装的时候可能报错ERROR: Failed building wheel for python_Levenshtein，同样在这里手动下载whl文件安装，然后再安装paddleocr
使用
下面的代码，比官方示例代码(2.6版)1、官方示例代码(2.6版，含参数说明)2多了一些内容，比如导包、关闭日志的打印、加快识别速度(加快前我这识别一张图需要3.1秒，加快后需要1.5秒，我没用GPU，具体耗时看机器性能)。
PaddleOCR()的参数说明，在官方示例代码页最下面。
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr, paddleocr
import logging
# paddleocr.logging.disable(logging.DEBUG) # 关闭DEBUG日志的打印，用PaddleOCR(enable_mkldnn=True, use_tensorrt=True, use_angle_cls=False, lang="ch")时生效
# 还有关闭日志打印的方法https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/2467，未测试
# paddleocr.logging.disable(logging.WARNING) # 关闭WARNING日志的打印
# Paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语，可以通过修改lang参数进行切换
# 参数依次为`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")
# ocr = PaddleOCR(enable_mkldnn=True, use_tensorrt=True, use_angle_cls=False, lang="ch") # enable_mkldnn是Intel芯片的加速库，识别一张身份证大约需1.5秒 from https://www.cnblogs.com/newmiracle/p/15358230.html和https://www.cnblogs.com/newmiracle/p/15346284.html和https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1500，官方文档对enable_mkldnn参数的介绍https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.5/doc/doc_ch/FAQ.md#qpaddleocr%E4%B8%AD%E5%AF%B9%E4%BA%8E%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%A2%84%E6%B5%8B%E5%8A%A0%E9%80%9Fcpu%E5%8A%A0%E9%80%9F%E7%9A%84%E9%80%94%E5%BE%84%E6%9C%89%E5%93%AA%E4%BA%9B%E5%9F%BA%E4%BA%8Etenorrt%E5%8A%A0%E9%80%9Fgpu%E5%AF%B9%E8%BE%93%E5%85%A5%E6%9C%89%E4%BB%80%E4%B9%88%E8%A6%81%E6%B1%82
# 输入待识别图片路径
img_path = r"d:\Desktop\4A34A16F-6B12-4ffc-88C6-FC86E4DF6912.png"
# 输出结果保存路径
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for line in result:
print(line)
from PIL import Image
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.show()效果图就看参考链接吧(官方示例代码中也有效果图)，我也是看他们的步骤学的，只不过在windows中安装时遇到了问题，记录一下。
如果加速后你还嫌识别速度慢，可以直接买百度或阿里云或腾讯云的识别接口，或者买带GPU的服务器。如果你有其他免费提速的方法请告诉我，谢谢。
再放一个文本方向分类器(2.6版)的介绍，不知道在代码里怎么用，可能是use_angle_cls参数，前面放的含参数说明的链接里有介绍，但看不懂。比如拍的身份证是竖着的，需要向左或向右旋转90度才能使文字水平，我不知道PaddleOCR如何让图片先旋转再识别，或者PaddleOCR是否会自动旋转图片再识别。我实际用的时候将use_angle_cls设为False了，因为True时识别速度慢，我只有CPU。而且2.6版介绍中说：
文本方向分类器主要用于图片非0度的场景下，在这种场景下需要对图片里检测到的文本行进行一个转正的操作。在PaddleOCR系统内， 文字检测之后得到的文本行图片经过仿射变换之后送入识别模型，此时只需要对文字进行一个0和180度的角度分类，因此PaddleOCR内置的 文本方向分类器只支持了0和180度的分类。如果想支持更多角度，可以自己修改算法进行支持。
参考链接
适合小白的几个入门级Python ocr识别库_起不好名字就不起了的博客-CSDN博客_ocr库
百度OCR（文字识别）服务使用入坑指南_起不好名字就不起了的博客-CSDN博客_百度ocr试用
python，使用(pip install .) Failed building wheel for python_Levenshtein解决方法_A吴广智的博客-CSDN博客
python paddleocr 增加识别速度的方法 - newmiracle宇宙 - 博客园 (cnblogs.com)
paddleocr提高识别的方法 - newmiracle宇宙 - 博客园 (cnblogs.com)
如果你有其他问题，也可以看官方FAQ