- 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!!!
- 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
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)
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
<!-- rapidocr这个必须要引入 -->
<!-- 可前往maven**仓库https://central.sonatype.com/artifact/io.github.mymonstercat/rapidocr/versions,查看版本 -->
<dependency>
<groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
<artifactId>rapidocr</artifactId>
<version>0.0.7</version>
</dependency>
<!-- 一般只需要引入一个,CPU端建议使用onnx,移动端建议使用ncnn -->
<!-- 可前往maven**仓库https://central.sonatype.com/artifact/io.github.mymonstercat/rapidocr-onnx-platform/versions,查看版本 -->
<dependency>
<groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
<artifactId>rapidocr-onnx-platform</artifactId>
<version>0.0.7</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
<artifactId>rapidocr-ncnn-platform</artifactId>
<version>0.0.7</version>
</dependency>
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
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)
<!-- 非SpringBoot项目:例如添加slf4j-simple -->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-simple</artifactId>
<version>2.0.3</version>
</dependency>
<!-- SpringBoot项目:去除依赖,防止冲突 -->
<dependency>
<groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
<artifactId>rapidocr</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<groupId>org.slf4j</groupId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
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
- 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👍
- 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
- 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👏
- 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
- 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
- CentOS7升级指引
请参考CentOS7升级GCC
自0.0.5版本开始,项目引入了多模块打包,如果不喜欢这种方式,请使用0.0.4-light
<dependency>
<groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
<artifactId>rapidocr</artifactId>
<version>0.0.4-light</version>
</dependency>
代码位于0.0.4-light分支
,但该分支后续不进行维护。在该分支代码下,你可能会需要以下帮助
如有其他问题请提issue,我会尽快解决。