From 396bb3f4b18be03185ac332d1fe30df88d86c7b2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: SWHL Date: Wed, 25 Oct 2023 11:44:42 +0000 Subject: [PATCH] deploy: 27a34cce414ea5758c6996751b640b30b6b9bb4c --- docs/about_model/convert_model/index.html | 2 +- docs/about_model/index.html | 2 +- docs/about_model/model_summary/index.html | 20 ++--- docs/about_model/support_language/index.html | 2 +- docs/blog/01_optim_tutorial/index.html | 2 +- docs/blog/02_config_parameter/index.html | 2 +- docs/blog/03_which_inference/index.html | 2 +- docs/blog/04_inference_summary/index.html | 2 +- docs/blog/05_rec_dict_onnx/index.html | 2 +- .../blog/06_custom_different_model/index.html | 2 +- docs/blog/index.html | 2 +- docs/business_support/index.html | 2 +- docs/changelog/index.html | 2 +- docs/changelog/rapidocr/index.html | 2 +- docs/changelog/rapidocr_api/index.html | 2 +- docs/changelog/rapidocr_paddle/index.html | 2 +- docs/changelog/rapidocr_web/index.html | 2 +- docs/communicate/index.html | 2 +- docs/faq/index.html | 2 +- docs/index.html | 2 +- docs/inference_engine/index.html | 2 +- docs/inference_engine/onnxruntime/index.html | 2 +- .../onnxruntime/infer_optim/index.html | 2 +- .../onnxruntime/onnxruntime-gpu/index.html | 2 +- docs/inference_engine/openvino/index.html | 2 +- .../openvino/infer-gpu/index.html | 2 +- .../openvino/infer/index.html | 2 +- docs/install_usage/index.html | 2 +- docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html | 26 +++---- docs/install_usage/rapidocr/index.html | 2 +- docs/install_usage/rapidocr/index.xml | 3 +- .../install_usage/rapidocr/install/index.html | 52 ++++++++----- docs/install_usage/rapidocr/usage/index.html | 74 +++++++++---------- docs/install_usage/rapidocr_api/index.html | 14 ++-- docs/install_usage/rapidocr_paddle/index.html | 14 ++-- .../rapidocr_web/desktop_usage/index.html | 2 +- docs/install_usage/rapidocr_web/index.html | 2 +- .../rapidocr_web/nuitka_package/index.html | 2 +- .../rapidocr_web/ocrweb_multi/index.html | 2 +- .../rapidocr_web/rapidocr_web/index.html | 2 +- docs/online_demo/index.html | 2 +- docs/other_programing_lan/index.html | 2 +- docs/overview/index.html | 2 +- docs/quickstart/index.html | 14 ++-- .../derivatives_projects/index.html | 2 +- docs/related_projects/index.html | 2 +- .../related_projects/index.html | 2 +- docs/sponsor/index.html | 2 +- index.xml | 3 +- sitemap.xml | 4 +- 50 files changed, 162 insertions(+), 142 deletions(-) diff --git a/docs/about_model/convert_model/index.html b/docs/about_model/convert_model/index.html index 917aa7b8..45743cc8 100644 --- a/docs/about_model/convert_model/index.html +++ b/docs/about_model/convert_model/index.html @@ -1368,7 +1368,7 @@

id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/about_model/model_summary/index.html b/docs/about_model/model_summary/index.html index 04dfe511..24fa2c26 100644 --- a/docs/about_model/model_summary/index.html +++ b/docs/about_model/model_summary/index.html @@ -960,20 +960,20 @@

指标说明 Exact Match (精确匹配准确率) + id="dbfecaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dbfeca" + type="button" role="tab" aria-controls="dbfeca" aria-selected="true">Exact Match (精确匹配准确率) Char Match (字符级准确率) + id="ecfabdTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#ecfabd" + type="button" role="tab" aria-controls="ecfabd" aria-selected="true">Char Match (字符级准确率) Score(两者综合) + id="bcfaedTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bcfaed" + type="button" role="tab" aria-controls="bcfaed" aria-selected="true">Score(两者综合) @@ -989,7 +989,7 @@

指标说明 +

$$ Exact\ Match = \frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N} s(p_{i}, g_{i}) @@ -1014,7 +1014,7 @@

指标说明 +

$$ Char\ Match = 1 - \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N} s(p_{i}, g_{i}) @@ -1042,7 +1042,7 @@

指标说明 +

$$ Score = \frac{1}{2}(Exact\ Match + Char\ Match) @@ -1711,7 +1711,7 @@

指标说明 情 id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/blog/02_config_parameter/index.html b/docs/blog/02_config_parameter/index.html index e68cf747..e5ec881f 100644 --- a/docs/blog/02_config_parameter/index.html +++ b/docs/blog/02_config_parameter/index.html @@ -1607,7 +1607,7 @@

Rec部分 id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/blog/04_inference_summary/index.html b/docs/blog/04_inference_summary/index.html index e1dd08dd..6bed8991 100644 --- a/docs/blog/04_inference_summary/index.html +++ b/docs/blog/04_inference_summary/index.html @@ -1419,7 +1419,7 @@

获取字典内容 3. 使用该模型 id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/business_support/index.html b/docs/business_support/index.html index 91c84542..ed083e6f 100644 --- a/docs/business_support/index.html +++ b/docs/business_support/index.html @@ -1358,7 +1358,7 @@

服务三：国产操作系 id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/changelog/index.html b/docs/changelog/index.html index a8734173..65bda0b2 100644 --- a/docs/changelog/index.html +++ b/docs/changelog/index.html @@ -1303,7 +1303,7 @@

id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/changelog/rapidocr/index.html b/docs/changelog/rapidocr/index.html index 4c8861bb..383714eb 100644 --- a/docs/changelog/rapidocr/index.html +++ b/docs/changelog/rapidocr/index.html @@ -1614,7 +1614,7 @@

2021-03-24 udpate: 🍜2023-05-22 api update: 2023-10-23 v1.3.9 update: 🏸2023-04-16 ocrweb v0.1.1 update: QQ交流群 Q: 边缘总有一行 id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/index.html b/docs/index.html index 1e4b2beb..60c5f53c 100644 --- a/docs/index.html +++ b/docs/index.html @@ -1465,7 +1465,7 @@

id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/inference_engine/index.html b/docs/inference_engine/index.html index 77abf6fe..d3906dd0 100644 --- a/docs/inference_engine/index.html +++ b/docs/inference_engine/index.html @@ -1269,7 +1269,7 @@

id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/inference_engine/onnxruntime/index.html b/docs/inference_engine/onnxruntime/index.html index 65c72958..f2cf9d92 100644 --- a/docs/inference_engine/onnxruntime/index.html +++ b/docs/inference_engine/onnxruntime/index.html @@ -1277,7 +1277,7 @@

id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/inference_engine/onnxruntime/infer_optim/index.html b/docs/inference_engine/onnxruntime/infer_optim/index.html index d6214609..ac332dbe 100644 --- a/docs/inference_engine/onnxruntime/infer_optim/index.html +++ b/docs/inference_engine/onnxruntime/infer_optim/index.html @@ -1694,7 +1694,7 @@

参考资料 相关对比表格 id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/inference_engine/openvino/infer-gpu/index.html b/docs/inference_engine/openvino/infer-gpu/index.html index a46b8627..7e58180d 100644 --- a/docs/inference_engine/openvino/infer-gpu/index.html +++ b/docs/inference_engine/openvino/infer-gpu/index.html @@ -1329,7 +1329,7 @@

id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/inference_engine/openvino/infer/index.html b/docs/inference_engine/openvino/infer/index.html index 40c9cfd2..7b7fad85 100644 --- a/docs/inference_engine/openvino/infer/index.html +++ b/docs/inference_engine/openvino/infer/index.html @@ -1581,7 +1581,7 @@

OpenVINO与ONNXRuntime id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/install_usage/index.html b/docs/install_usage/index.html index 9852562d..fafb03f4 100644 --- a/docs/install_usage/index.html +++ b/docs/install_usage/index.html @@ -1303,7 +1303,7 @@

id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html b/docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html index 9ad0eb1e..ab710233 100644 --- a/docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html +++ b/docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html @@ -808,26 +808,26 @@

使用示例 图像预测 + id="facedbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#facedb" + type="button" role="tab" aria-controls="facedb" aria-selected="true">图像预测 只使用检测 + id="abefcdTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#abefcd" + type="button" role="tab" aria-controls="abefcd" aria-selected="true">只使用检测 只使用识别 + id="bafdecTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bafdec" + type="button" role="tab" aria-controls="bafdec" aria-selected="true">只使用识别 可视化查看 + id="cbfdaeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cbfdae" + type="button" role="tab" aria-controls="cbfdae" aria-selected="true">可视化查看 @@ -843,7 +843,7 @@

使用示例 +
@@ -876,7 +876,7 @@

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使用示例 +
@@ -1630,7 +1630,7 @@

使用示例 id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/install_usage/rapidocr/index.xml b/docs/install_usage/rapidocr/index.xml index d1fdd026..0e04c78a 100644 --- a/docs/install_usage/rapidocr/index.xml +++ b/docs/install_usage/rapidocr/index.xml @@ -16,7 +16,8 @@ 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 -info pypi上各个版本的对应关系： +版本情况 link各个库的最新版本： +库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： diff --git a/docs/install_usage/rapidocr/install/index.html b/docs/install_usage/rapidocr/install/index.html index ef57c7c5..7b204805 100644 --- a/docs/install_usage/rapidocr/install/index.html +++ b/docs/install_usage/rapidocr/install/index.html @@ -36,7 +36,8 @@ - + 简介 +
  • 版本情况
  • 安装
    • @@ -693,6 +696,7 @@
    • @@ -720,20 +724,36 @@

    - PyPI

    简介

    rapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例

    如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。

    两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。

    -

    安装

    顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。

    @@ -1512,7 +1530,7 @@

    安装 输入 str + id="dcafbeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dcafbe" + type="button" role="tab" aria-controls="dcafbe" aria-selected="true">str np.ndarray + id="eacdfbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#eacdfb" + type="button" role="tab" aria-controls="eacdfb" aria-selected="true">np.ndarray Bytes + id="decfabTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#decfab" + type="button" role="tab" aria-controls="decfab" aria-selected="true">Bytes Path + id="cabdfeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cabdfe" + type="button" role="tab" aria-controls="cabdfe" aria-selected="true">Path @@ -878,7 +878,7 @@

    输入 +
    @@ -918,7 +918,7 @@

    输入 +
    @@ -958,7 +958,7 @@

    输入 +
    @@ -1000,7 +1000,7 @@

    输入 +
    @@ -1052,38 +1052,38 @@

    输出 只有检测 + id="cdebafTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cdebaf" + type="button" role="tab" aria-controls="cdebaf" aria-selected="true">只有检测 只有分类 + id="befcdaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#befcda" + type="button" role="tab" aria-controls="befcda" aria-selected="true">只有分类 只有识别 + id="baecdfTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#baecdf" + type="button" role="tab" aria-controls="baecdf" aria-selected="true">只有识别 检测 + 识别 + id="efcbdaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#efcbda" + type="button" role="tab" aria-controls="efcbda" aria-selected="true">检测 + 识别 分类 + 识别 + id="dbfceaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dbfcea" + type="button" role="tab" aria-controls="dbfcea" aria-selected="true">分类 + 识别 检测 + 分类 + 识别 + id="cbfadeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cbfade" + type="button" role="tab" aria-controls="cbfade" aria-selected="true">检测 + 分类 + 识别 @@ -1099,7 +1099,7 @@

    输出 +
    @@ -1163,7 +1163,7 @@

    输出 +
    @@ -1226,7 +1226,7 @@

    输出 +
    @@ -1289,7 +1289,7 @@

    输出 +
    @@ -1356,7 +1356,7 @@

    输出 +
    @@ -1419,7 +1419,7 @@

    输出 +
    @@ -1508,14 +1508,14 @@

    可视化查看结果 只可视化检测 + id="debafcTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#debafc" + type="button" role="tab" aria-controls="debafc" aria-selected="true">只可视化检测 可视化检测和识别 + id="dacbefTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dacbef" + type="button" role="tab" aria-controls="dacbef" aria-selected="true">可视化检测和识别 @@ -1531,7 +1531,7 @@

    可视化查看结果 +
    @@ -1577,7 +1577,7 @@

    可视化查看结果 +
    @@ -2280,7 +2280,7 @@

    可视化查看结果 Python调用 以文件方式发送POST请求 + id="efbacdTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#efbacd" + type="button" role="tab" aria-controls="efbacd" aria-selected="true">以文件方式发送POST请求 以base64方式发送POST请求 + id="efbdcaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#efbdca" + type="button" role="tab" aria-controls="efbdca" aria-selected="true">以base64方式发送POST请求 @@ -856,7 +856,7 @@

    Python调用 +
    @@ -898,7 +898,7 @@

    Python调用 +
    @@ -1720,7 +1720,7 @@

    API输出 使用 CPU端推理 + id="fadebcTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fadebc" + type="button" role="tab" aria-controls="fadebc" aria-selected="true">CPU端推理 GPU端推理 + id="ecafdbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#ecafdb" + type="button" role="tab" aria-controls="ecafdb" aria-selected="true">GPU端推理 @@ -806,7 +806,7 @@

    使用 +

    前提是安装了CPU版的PaddlePaddle

    @@ -849,7 +849,7 @@

    使用 +

    前提是安装了GPU版的PaddlePaddle，注意在实例化RapidOCR类时，需要通过参数显式指定使用GPU。

    @@ -1580,7 +1580,7 @@

    推理速度比较 使用步骤 id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/install_usage/rapidocr_web/nuitka_package/index.html b/docs/install_usage/rapidocr_web/nuitka_package/index.html index bd8ed473..71556694 100644 --- a/docs/install_usage/rapidocr_web/nuitka_package/index.html +++ b/docs/install_usage/rapidocr_web/nuitka_package/index.html @@ -1568,7 +1568,7 @@

    补充 运行步骤 使用 在线Demo 整体框架 2. 使用 终端使用 + id="cafdbeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cafdbe" + type="button" role="tab" aria-controls="cafdbe" aria-selected="true">终端使用 Python使用 + id="cdfbeaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cdfbea" + type="button" role="tab" aria-controls="cdfbea" aria-selected="true">Python使用 @@ -737,7 +737,7 @@

    2. 使用 +
    @@ -770,7 +770,7 @@

    2. 使用 +
    @@ -1504,7 +1504,7 @@

    3. 查看效果 id: 9 , href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/install_usage\/rapidocr\/install\/", title: "安装", - description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 info pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", + description: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 版本情况 link各个库的最新版本： 库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： pip install rapidocr_onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖的包如下： info 如果在安装过程中，出现某个依赖包不能正确安装时，可先单独安装某个依赖包，之后再安装rapidocr_onnxruntime即可。 pyclipper\u003e=1.2.1 onnxruntime\u003e=1.7.0 opencv_python\u003e=4.5.1.48 numpy\u003e=1.19.3 six\u003e=1.15.0 Shapely\u003e=1.7.1 PyYAML Pillow ", content: " 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例\n如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。\n两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考" } ); diff --git a/docs/related_projects/related_projects/index.html b/docs/related_projects/related_projects/index.html index 7d88905a..e525b70e 100644 --- a/docs/related_projects/related_projects/index.html +++ b/docs/related_projects/related_projects/index.html @@ -1480,7 +1480,7 @@

    印章OCR Buy me a Coffee 简介 linkrapidocr_onnxruntime和rapidocr_openvino两个包除推理引擎不同之外，其余均相同。后续说明文档均以rapidocr_onnxruntime为例 如使用rapidocr_openvino，直接更换关键词rapidocr_onnxruntime为rapidocr_openvino即可。 两者均是在CPU上推理的，如想在GPU上推理，可以参考rapidocr_paddle版。 -info pypi上各个版本的对应关系： +版本情况 link各个库的最新版本： +库 pypi最新版本 rapidocr_onnxruntime rapidocr_openvino rapidocr_paddle pypi上各个版本的对应关系： 版本 内置模型版本 对应PaddleOCR 分支 v1.3.x PaddleOCR v4版 release/2.7 v1.2.xv1.1.xv1.0.x PaddleOCR v3版 release/2.6 安装 link顺利的话，一行命令即可。包大小约为14M左右，包含了三个模型。因为mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到Whl包，可直接pip安装使用。 notifications 请使用Python3.6及以上版本。 rapidocr系列库目前仅在CPU上支持较好，GPU上推理很慢，这一点可参考link。因此不建议用onnxruntime-gpu版推理，后续会持续探索GPU上合理的推理方案。 pip install rapidocr-onnxruntime 安装速度慢的话，可以指定国内的安装源，如使用清华源： diff --git a/sitemap.xml b/sitemap.xml index 79fb48b4..b9045e70 100644 --- a/sitemap.xml +++ b/sitemap.xml @@ -30,7 +30,7 @@ 2023-10-25T19:36:06+08:00 https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/install_usage/rapidocr/install/ - 2023-10-22T08:59:10+08:00 + 2023-10-25T19:43:29+08:00 https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/install_usage/rapidocr/usage/ 2023-10-25T19:36:06+08:00 @@ -144,7 +144,7 @@ 2023-09-28T08:38:57+08:00 https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/ - 2023-10-25T19:36:06+08:00 + 2023-10-25T19:43:29+08:00 https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/categories/