【免费下载】 RapidOCR 使用教程

1. 项目目录结构及介绍

RapidOCR 的目录结构通常包括以下几个部分：

• docs：存放项目的文档资料，如 README 文件和 API 文档。
• src：核心代码库，包含主要的功能实现。
  • model：模型相关的文件，可能包括预训练模型的存储或加载逻辑。
  • utils：工具函数，用于处理图像、文本等任务。
  • onnxruntime：OnnxRuntime 相关的接口封装，用于加速 OCR 推理。
• tests：测试用例和示例代码，帮助验证代码功能并提供使用示例。
• examples：额外的使用案例，展示了如何利用 RapidOCR 进行不同场景的应用。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目启动文件介绍

在 RapidOCR 中，启动文件通常是 src 目录下的一个 Python 脚本或者 Python 模块，例如 main.py 或 run_ocr.py。这个文件通常包含了以下关键部分：

• 导入所需的包，比如 RapidOCR 类。
• 初始化 RapidOCR 对象，可能需要指定语言或其他参数。
• 加载图像或视频数据。
• 使用 RapidOCR 对象进行文字识别（OCR）。
• 可选地，对结果进行可视化或保存到文件。
• 清理资源，关闭运行时环境。

例如：

from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR

# 初始化 OCR 引擎
engine = RapidOCR lang='ch,en'

# 读取图像
img_path = 'tests/test_files/ch_en_num.jpg'

# 执行 OCR
result, elapse = engine(img_path)

# 输出结果
print(result)
print(f"Recognition took {elapse} seconds")

3. 项目的配置文件介绍

RapidOCR 通常不需要特定的配置文件来初始化。然而，你可以通过 RapidOCR 构造器的参数来自定义行为，如指定支持的语言、模型路径或优化设置。例如：

# 支持中文和英文，使用自定义模型路径
engine = RapidOCR(lang=['ch', 'en'], model_path='./custom_models')

如果你需要更复杂的配置，可以创建一个 JSON 文件存储配置，并在程序中加载它。配置文件可能包含以下键值对：

{
    "languages": ["ch", "en"],
    "model_path": "./custom_models",
    "gpu_id": 0,
    "use_gpu": true
}

然后在代码中加载：

import json

with open('config.json') as f:
    config = json.load(f)

engine = RapidOCR(**config)

这样，你可以根据不同的工作场景轻松切换或共享配置。