PaddleOCRSharp 4.5.0.1

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介绍

PaddleOCRSharp 是一个基于百度飞桨PaddleOCR的开源代码修改并优化的.NET版本OCR可离线使用类库。项目核心组件PaddleOCR.dll,由C++编写，根据百度飞桨PaddleOCR的C++代码修改并优化而成。目前已经支持C\C++、.NET、Python、Golang、Rust、java等众多开发语言的直接API接口调用。项目包含文本识别、文本检测、表格识别功能。本项目针对小图识别不准的情况下做了优化，同时做了其他优化，比飞桨原代码识别准确率有所提高，速度更快。包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持中英文、纯英文以及多种语言文本检测识别。

PaddleOCRSharp封装极其简化，实际调用仅几行代码，极大的方便了中下游开发者的使用和降低了PaddleOCR的使用入门级别，同时提供不同的.NET框架使用，方便各个行业应用开发与部署。Nuget包即装即用，可以离线部署，不需要网络就可以识别的高精度中英文OCR。

本项目支持官方所有公开的通用OCR模型，如：PPOCRV2、PPOCRV3、PPOCRV4、PP-OCRv4_server、PP-OCRv4_server_doc（1.5万字符字典模型）。最新版默认使用中英文V4模型（ch_PP-OCRv4）：

★windows系统支持:win7SP1、win10、win11、winserver2012R2、winserver2016、winserver2019、winserver2022等。免费版支持在x86的CPU上使用，CPU指令集需要包含AVX指令集。

★windows下版本有免费开源版、CPU加速版(付费版)、GPU加速版(付费版)

★linux系统支持(付费版)：统信UOS、麒麟、ubuntu、CentOS8等绿色离线部署，支持docker部署。支持国产CPU如华为鲲鹏、飞腾、海光、兆芯等CPU。

本项目目前支持以下.NET框架（linux版本仅支持net6.0及以上框架）：

net35;net40;net45;net451;net452;net46;net461;net462;net47;net471;net472;net48;net481;
netstandard2.0;netcoreapp3.1;
net5.0;net6.0;net7.0;net8.0;net9.0

特点

★ $\color{#0000FF}{高度集成}$：PaddleOCRSharp将百度飞桨PaddleOCR的核心功能完美集成到.NET平台，让开发者无需关心底层实现，只需调用相应接口即可实现OCR功能。

★ $\color{#0000FF}{性能卓越}$：得益于百度飞桨PaddleOCR的高效算法和对PaddleOCR代码的部分算法优化，PaddleOCRSharp在保持高度集成的同时，也保证了卓越的性能表现。

★ $\color{#0000FF}{易于使用}$：PaddleOCRSharp提供了丰富的API接口和详细的文档说明，让开发者能够轻松上手，快速实现OCR功能。

★ $\color{#0000FF}{扩展性强}$：PaddleOCRSharp支持自定义模型加载和训练，开发者可以根据自己的需求进行模型扩展和优化。

★ $\color{#FF0000}{离线免费}$：PaddleOCRSharp支持离线绿色部署，无其他依赖需要安装，满足了众多开发者的福音。

应用场景

PaddleOCRSharp适用于各种需要OCR技术的.NET开发场景，如文档数字化处理、自动识别表单数据、车牌识别等。无论是企业级应用还是个人开发者，PaddleOCRSharp都能提供强大的OCR支持。

如何使用

本项目提供了两个SDK，一个是C++版本，一个是.net版本，.net版本是对C++版本的二次封装，其他语言开发亦是调用C++版本。同时也提供了Go、Python、C++的调用示例代码

博客园文章：NET框架下如何使用PaddleOCRSharp

1.文件夹结构

PaddleOCRSharp      //该文件夹包含.NET对PaddleOCR封装类库项目
Demo                //该文件夹包含OCR示例Demo文件夹
|--Cpp              //C++调用示例项目
|--CSharp           //.NET调用示例项目
|--python           //python调用示例项目
|--Go               //Golang调用示例项目
|--win_runtime_x64  // windows平台全部依赖文件

2. .NET版编译

.NET版编译

使用与部署

1. C++使用PaddleOCR

2. .NET使用PaddleOCRSharp

3. python使用PaddleOCR

4. Go使用PaddleOCR

5. Rust使用PaddleOCR

OCR模型

OCR识别模型库支持官方所有的模型，也支持自己训练的模型。完全按照飞桨OCR接口搭桥。 本项目部署自带的一种轻量版8.6M模型库、服务器版模型库（更准确，需要自行下载），可以自行更改模型库适用实际需求。

更多PaddleOCR模型可以去飞桨官方下载

PaddleOCRSharp适合哪些场景

PaddleOCRSharp主要应用场景：

文档数字化处理： 对于大量的纸质文档，PaddleOCRSharp可以快速地将其转化为电子文档，方便存储、检索和编辑。这在企业级应用中尤为重要，如图书馆、档案馆、政府部门等需要对大量文档进行数字化处理的场景。

自动识别表单数据： 在需要自动化处理表单数据的场景中，PaddleOCRSharp可以识别表单中的文字信息，并将其转化为结构化数据。这大大提高了数据录入的效率和准确性，特别适用于银行、保险、医疗等行业需要处理大量表单数据的场景。

车牌识别： PaddleOCRSharp也支持车牌识别功能，可以准确地识别出车辆的车牌号码。这对于交通管理、停车场管理、安防监控等场景非常有用，可以帮助实现车辆的快速识别和追踪。

图像文字提取： 在需要从图像中提取文字信息的场景中，如从截图、图片或PDF文件中提取文字，PaddleOCRSharp都能提供高精度的识别结果。这对于研究人员、学者、学生等需要处理大量图像文字信息的用户来说非常便捷。

多语言识别： PaddleOCRSharp支持多种语言的识别，包括中文、英文等常用语言。这使得它可以在国际化的应用场景中发挥重要作用，如跨境电商、国际交流等领域。

定制化需求： 对于有特殊需求的用户，PaddleOCRSharp提供了丰富的接口和模型库，可以根据具体需求进行定制化和扩展。这为用户提供了更多的灵活性和可能性，可以满足不同场景下的特定需求。 PaddleOCRSharp凭借其强大的OCR功能和广泛的应用场景，成为了.NET开发者在处理OCR任务时的有力工具。无论是企业级应用还是个人开发者，都可以通过PaddleOCRSharp快速实现OCR功能，提高工作效率和数据处理的准确性。

常见问题与解决方案

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技术交流方式

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