diff --git a/docs/about_model/convert_model/index.html b/docs/about_model/convert_model/index.html
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 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优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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@@ -1819,8 +1819,8 @@ <h4 id="3-使用该模型">3. 使用该模型 <a href="#3-%e4%bd%bf%e7%94%a8%e8%
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                 title: "rapidocr_openvino",
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 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ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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@@ -1887,7 +1887,7 @@ <h4 id="情况二轻量中英文模型对个别英文或数字识别错误">情
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
             }
@@ -1897,8 +1897,8 @@ <h4 id="情况二轻量中英文模型对个别英文或数字识别错误">情
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                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr_vino\/",
                 title: "rapidocr_openvino",
-                description: "2024-05-18 v1.3.19 update: link 对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20 ",
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-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
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@@ -2024,7 +2024,7 @@ <h4 id="rec部分"><code>Rec</code>部分 <a href="#rec%e9%83%a8%e5%88%86" class
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 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优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 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优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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@@ -1689,8 +1689,8 @@ <h1 class="content-title mb-0">
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                 title: "rapidocr_openvino",
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-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161
 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle
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 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU
 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者&gt;width_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1." />
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 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ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 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             }
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@@ -476,7 +476,7 @@
                                     
                                         
                                         
-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
+                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_onnxruntime</a></li>
                                         
                                     
                                         
@@ -751,15 +751,15 @@ <h1 class="content-title mb-0">
         <h4 id="2024-05-18-v1321-update">2024-05-18 v1.3.21 update: <a href="#2024-05-18-v1321-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><ul>
 <li>对应<code>rapidocr_onnxruntime==1.3.20</code></li>
 </ul>
-<h4 id="2024-05-12-v1320-update">2024-05-12 v1.3.20 update: <a href="#2024-05-12-v1320-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_openvino</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#️2024-05-12-v1318-update">Change log</a></p>
-<h4 id="2024-04-19-v1319-update">2024-04-19 v1.3.19 update: <a href="#2024-04-19-v1319-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_openvino</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-04-19-v1317-update">Change log</a></p>
-<h4 id="2024-04-07-v1318-update">2024-04-07 v1.3.18 update: <a href="#2024-04-07-v1318-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_openvino</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-04-07-v1316-update">Change log</a></p>
-<h4 id="2024-03-07-v1317-update">2024-03-07 v1.3.17 update: <a href="#2024-03-07-v1317-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_openvino</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-03-07-v1315-update">Change log</a></p>
-<h4 id="2024-03-05-v1316-update">2024-03-05 v1.3.16 update: <a href="#2024-03-05-v1316-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_openvino</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-03-05-v1314-update">Change log</a></p>
-<h4 id="2024-02-28-v1315-update">2024-02-28 v1.3.15 update: <a href="#2024-02-28-v1315-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_openvino</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-02-28-v1313-update">Change log</a></p>
-<h4 id="2024-02-27-v1314-update">2024-02-27 v1.3.14 update: <a href="#2024-02-27-v1314-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_openvino</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-02-27-v1312-update">Change log</a></p>
-<h4 id="2024-02-04-v1313-update">2024-02-04 v1.3.13 update: <a href="#2024-02-04-v1313-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_openvino</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-02-04-v1311-update">Change log</a></p>
-<h4 id="2024-01-30-v1312-update">2024-01-30 v1.3.12 update: <a href="#2024-01-30-v1312-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxrutnime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_openvino</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-01-30-v1310-update">Change log</a></p>
+<h4 id="2024-05-12-v1320-update">2024-05-12 v1.3.20 update: <a href="#2024-05-12-v1320-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_onnxruntime</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#️2024-05-12-v1318-update">Change log</a></p>
+<h4 id="2024-04-19-v1319-update">2024-04-19 v1.3.19 update: <a href="#2024-04-19-v1319-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_onnxruntime</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-04-19-v1317-update">Change log</a></p>
+<h4 id="2024-04-07-v1318-update">2024-04-07 v1.3.18 update: <a href="#2024-04-07-v1318-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_onnxruntime</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-04-07-v1316-update">Change log</a></p>
+<h4 id="2024-03-07-v1317-update">2024-03-07 v1.3.17 update: <a href="#2024-03-07-v1317-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_onnxruntime</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-03-07-v1315-update">Change log</a></p>
+<h4 id="2024-03-05-v1316-update">2024-03-05 v1.3.16 update: <a href="#2024-03-05-v1316-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_onnxruntime</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-03-05-v1314-update">Change log</a></p>
+<h4 id="2024-02-28-v1315-update">2024-02-28 v1.3.15 update: <a href="#2024-02-28-v1315-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_onnxruntime</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-02-28-v1313-update">Change log</a></p>
+<h4 id="2024-02-27-v1314-update">2024-02-27 v1.3.14 update: <a href="#2024-02-27-v1314-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_onnxruntime</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-02-27-v1312-update">Change log</a></p>
+<h4 id="2024-02-04-v1313-update">2024-02-04 v1.3.13 update: <a href="#2024-02-04-v1313-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxruntime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_onnxruntime</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-02-04-v1311-update">Change log</a></p>
+<h4 id="2024-01-30-v1312-update">2024-01-30 v1.3.12 update: <a href="#2024-01-30-v1312-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>同<code>rapidocr_onnxrutnime</code> <a data-bs-delay="{&#34;hide&#34;:300,&#34;show&#34;:550}" data-bs-html="true" data-bs-title="<a href='/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/'><p>更新日志</p><strong>rapidocr_onnxruntime</strong><br></a>" data-bs-toggle="tooltip" href="/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/#2024-01-30-v1310-update">Change log</a></p>
 <h4 id="2023-10-25-v1310-update">2023-10-25 v1.3.10 update: <a href="#2023-10-25-v1310-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>修复<a href="https://github.com/RapidAI/RapidOCR/issues/133" rel="external" target="_blank">issue #133<svg width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill="currentColor" d="M14 5c-.552 0-1-.448-1-1s.448-1 1-1h6c.552 0 1 .448 1 1v6c0 .552-.448 1-1 1s-1-.448-1-1v-3.586l-7.293 7.293c-.391.39-1.024.39-1.414 0-.391-.391-.391-1.024 0-1.414l7.293-7.293h-3.586zm-9 2c-.552 0-1 .448-1 1v11c0 .552.448 1 1 1h11c.552 0 1-.448 1-1v-4.563c0-.552.448-1 1-1s1 .448 1 1v4.563c0 1.657-1.343 3-3 3h-11c-1.657 0-3-1.343-3-3v-11c0-1.657 1.343-3 3-3h4.563c.552 0 1 .448 1 1s-.448 1-1 1h-4.563z"/></svg></a></p>
 <h4 id="2023-10-23-v139-update">2023-10-23 v1.3.9 update: <a href="#2023-10-23-v139-update" class="anchor" aria-hidden="true"><i class="material-icons align-middle">link</i></a></h4><p>首次适配PaddlePaddle框架，作为GPU端推理引擎</p>
 <script src="https://giscus.app/client.js"
@@ -1779,7 +1779,7 @@ <h4 id="2023-10-23-v139-update">2023-10-23 v1.3.9 update: <a href="#2023-10-23-v
             {
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-                title: "rapidocr_openvino",
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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-            data-authdate="2024-05-18T16:54:30&#43;0800"
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+            18 May 2024, 16:55 &#43;0800
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
             }
@@ -1736,8 +1734,8 @@ <h4 id="2024-05-18-v1319-update">2024-05-18 v1.3.19 update: <a href="#2024-05-18
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                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr_vino\/",
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     index.add(
diff --git a/docs/changelog/rapidocr_web/index.html b/docs/changelog/rapidocr_web/index.html
index 3bdf9fca..e31268d4 100644
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@@ -456,7 +456,7 @@
                                     
                                         
                                         
-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
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@@ -1747,7 +1747,7 @@ <h4 id="2023-04-16-ocrweb-v011-update">🏸2023-04-16 ocrweb v0.1.1 update: <a h
             {
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-                title: "rapidocr_openvino",
+                title: "rapidocr_onnxruntime",
                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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@@ -1747,8 +1747,8 @@ <h3 id="推荐-加入qq频道">(推荐) 加入QQ频道 <a href="#%e6%8e%a8%e8%8d
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                 title: "rapidocr_openvino",
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 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ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 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优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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@@ -1638,8 +1638,8 @@ <h1 class="content-title mb-0">
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                 title: "rapidocr_openvino",
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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@@ -2078,8 +2078,8 @@ <h4 id="参考资料">参考资料 <a href="#%e5%8f%82%e8%80%83%e8%b5%84%e6%96%9
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                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr_vino\/",
                 title: "rapidocr_openvino",
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     index.add(
diff --git a/docs/inference_engine/onnxruntime/onnxruntime-gpu/index.html b/docs/inference_engine/onnxruntime/onnxruntime-gpu/index.html
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-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
+                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_onnxruntime</a></li>
                                         
                                     
                                         
@@ -1783,7 +1783,7 @@ <h3 id="相关对比表格">相关对比表格 <a href="#%e7%9b%b8%e5%85%b3%e5%a
             {
                 id:  45 ,
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
             }
@@ -1713,8 +1713,8 @@ <h1 class="content-title mb-0">
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@@ -1955,7 +1955,7 @@ <h3 id="openvino与onnxruntime推理代码写法对比">OpenVINO与ONNXRuntime
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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+                title: "rapidocr_onnxruntime",
                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
             }
@@ -1672,8 +1672,8 @@ <h1 class="content-title mb-0">
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                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr_vino\/",
                 title: "rapidocr_openvino",
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             }
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     index.add(
diff --git a/docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html b/docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html
index f51496a8..2ee54285 100644
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+++ b/docs/install_usage/rapidocr/cli/index.html
@@ -458,7 +458,7 @@
                                     
                                         
                                         
-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
+                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_onnxruntime</a></li>
                                         
                                     
                                         
@@ -823,26 +823,26 @@ <h3 id="使用示例">使用示例 <a href="#%e4%bd%bf%e7%94%a8%e7%a4%ba%e4%be%8
 		
 
 		<a class="nav-link  active"
-		   id="dcfabeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dcfabe"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="dcfabe" aria-selected="true">图像预测</a>
+		   id="aefbdcTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#aefbdc"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="aefbdc" aria-selected="true">图像预测</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="bcafedTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bcafed"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="bcafed" aria-selected="true">只使用检测</a>
+		   id="bdcfeaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bdcfea"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="bdcfea" aria-selected="true">只使用检测</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="ecfabdTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#ecfabd"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="ecfabd" aria-selected="true">只使用识别</a>
+		   id="fcdabeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fcdabe"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="fcdabe" aria-selected="true">只使用识别</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="bceadfTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bceadf"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="bceadf" aria-selected="true">可视化查看</a>
+		   id="bcedafTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bcedaf"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="bcedaf" aria-selected="true">可视化查看</a>
 
 		
 
@@ -858,7 +858,7 @@ <h3 id="使用示例">使用示例 <a href="#%e4%bd%bf%e7%94%a8%e7%a4%ba%e4%be%8
 
 
 
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+<div class="tab-pane fade show active" id="aefbdc" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
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@@ -924,7 +924,7 @@ <h3 id="使用示例">使用示例 <a href="#%e4%bd%bf%e7%94%a8%e7%a4%ba%e4%be%8
 
 
 
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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@@ -2014,8 +2014,8 @@ <h3 id="使用示例">使用示例 <a href="#%e4%bd%bf%e7%94%a8%e7%a4%ba%e4%be%8
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                 title: "rapidocr_openvino",
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@@ -1654,7 +1654,7 @@ <h1 class="content-title mb-0">
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 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-                title: "rapidocr_openvino",
+                title: "rapidocr_onnxruntime",
                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
             }
@@ -1914,8 +1914,8 @@ <h4 id="安装">安装 <a href="#%e5%ae%89%e8%a3%85" class="anchor" aria-hidden=
                 id:  46 ,
                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr_vino\/",
                 title: "rapidocr_openvino",
-                description: "2024-05-18 v1.3.19 update: link 对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20 ",
-                content: "2024-05-18 v1.3.19 update: link 对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20 "
+                description: "2024-05-18 v1.3.19 update: link对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20",
+                content: "2024-05-18 v1.3.19 update: link对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20\n"
             }
         );
     index.add(
diff --git a/docs/install_usage/rapidocr/usage/index.html b/docs/install_usage/rapidocr/usage/index.html
index d78455b9..4c13b237 100644
--- a/docs/install_usage/rapidocr/usage/index.html
+++ b/docs/install_usage/rapidocr/usage/index.html
@@ -464,7 +464,7 @@
                                     
                                         
                                         
-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
+                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_onnxruntime</a></li>
                                         
                                     
                                         
@@ -873,32 +873,32 @@ <h3 id="输入">输入 <a href="#%e8%be%93%e5%85%a5" class="anchor" aria-hidden=
 		
 
 		<a class="nav-link  active"
-		   id="fcdbaeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fcdbae"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="fcdbae" aria-selected="true">str</a>
+		   id="ecafdbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#ecafdb"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="ecafdb" aria-selected="true">str</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="bacfedTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bacfed"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="bacfed" aria-selected="true">np.ndarray</a>
+		   id="dcebafTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dcebaf"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="dcebaf" aria-selected="true">np.ndarray</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="eadcfbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#eadcfb"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="eadcfb" aria-selected="true">PIL.Image.Image</a>
+		   id="adfcebTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#adfceb"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="adfceb" aria-selected="true">PIL.Image.Image</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="ebfdacTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#ebfdac"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="ebfdac" aria-selected="true">Bytes</a>
+		   id="aebdfcTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#aebdfc"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="aebdfc" aria-selected="true">Bytes</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="cdabefTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cdabef"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="cdabef" aria-selected="true">Path</a>
+		   id="badcefTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#badcef"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="badcef" aria-selected="true">Path</a>
 
 		
 
@@ -914,7 +914,7 @@ <h3 id="输入">输入 <a href="#%e8%be%93%e5%85%a5" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade show active" id="fcdbae" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade show active" id="ecafdb" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -954,7 +954,7 @@ <h3 id="输入">输入 <a href="#%e8%be%93%e5%85%a5" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="bacfed" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="dcebaf" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -994,7 +994,7 @@ <h3 id="输入">输入 <a href="#%e8%be%93%e5%85%a5" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="eadcfb" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="adfceb" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -1034,7 +1034,7 @@ <h3 id="输入">输入 <a href="#%e8%be%93%e5%85%a5" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="ebfdac" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="aebdfc" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -1076,7 +1076,7 @@ <h3 id="输入">输入 <a href="#%e8%be%93%e5%85%a5" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="cdabef" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="badcef" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -1128,38 +1128,38 @@ <h3 id="输出">输出 <a href="#%e8%be%93%e5%87%ba" class="anchor" aria-hidden=
 		
 
 		<a class="nav-link  active"
-		   id="decafbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#decafb"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="decafb" aria-selected="true">只有检测</a>
+		   id="bfedacTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bfedac"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="bfedac" aria-selected="true">只有检测</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="dbaecfTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dbaecf"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="dbaecf" aria-selected="true">只有分类</a>
+		   id="dbcfeaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dbcfea"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="dbcfea" aria-selected="true">只有分类</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="fdceabTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fdceab"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="fdceab" aria-selected="true">只有识别</a>
+		   id="faebcdTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#faebcd"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="faebcd" aria-selected="true">只有识别</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="befcadTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#befcad"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="befcad" aria-selected="true">检测 &#43; 识别</a>
+		   id="cafebdTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cafebd"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="cafebd" aria-selected="true">检测 &#43; 识别</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="cefdabTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cefdab"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="cefdab" aria-selected="true">分类 &#43; 识别</a>
+		   id="dafecbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dafecb"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="dafecb" aria-selected="true">分类 &#43; 识别</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="bcfedaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bcfeda"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="bcfeda" aria-selected="true">检测 &#43; 分类 &#43; 识别</a>
+		   id="fdaebcTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fdaebc"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="fdaebc" aria-selected="true">检测 &#43; 分类 &#43; 识别</a>
 
 		
 
@@ -1175,7 +1175,7 @@ <h3 id="输出">输出 <a href="#%e8%be%93%e5%87%ba" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade show active" id="decafb" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade show active" id="bfedac" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -1239,7 +1239,7 @@ <h3 id="输出">输出 <a href="#%e8%be%93%e5%87%ba" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="dbaecf" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="dbcfea" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -1302,7 +1302,7 @@ <h3 id="输出">输出 <a href="#%e8%be%93%e5%87%ba" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="fdceab" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="faebcd" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -1368,7 +1368,7 @@ <h3 id="输出">输出 <a href="#%e8%be%93%e5%87%ba" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="befcad" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="cafebd" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -1435,7 +1435,7 @@ <h3 id="输出">输出 <a href="#%e8%be%93%e5%87%ba" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="cefdab" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="dafecb" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -1501,7 +1501,7 @@ <h3 id="输出">输出 <a href="#%e8%be%93%e5%87%ba" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="bcfeda" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="fdaebc" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -1591,14 +1591,14 @@ <h3 id="可视化查看结果">可视化查看结果 <a href="#%e5%8f%af%e8%a7%8
 		
 
 		<a class="nav-link  active"
-		   id="debcafTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#debcaf"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="debcaf" aria-selected="true">只可视化检测</a>
+		   id="edbcfaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#edbcfa"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="edbcfa" aria-selected="true">只可视化检测</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="cfbdeaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cfbdea"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="cfbdea" aria-selected="true">可视化检测和识别</a>
+		   id="bcafdeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bcafde"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="bcafde" aria-selected="true">可视化检测和识别</a>
 
 		
 
@@ -1614,7 +1614,7 @@ <h3 id="可视化查看结果">可视化查看结果 <a href="#%e5%8f%af%e8%a7%8
 
 
 
-<div class="tab-pane fade show active" id="debcaf" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade show active" id="edbcfa" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -1660,7 +1660,7 @@ <h3 id="可视化查看结果">可视化查看结果 <a href="#%e5%8f%af%e8%a7%8
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="cfbdea" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="bcafde" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -2722,7 +2722,7 @@ <h3 id="可视化查看结果">可视化查看结果 <a href="#%e5%8f%af%e8%a7%8
             {
                 id:  45 ,
                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr\/",
-                title: "rapidocr_openvino",
+                title: "rapidocr_onnxruntime",
                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
             }
@@ -2732,8 +2732,8 @@ <h3 id="可视化查看结果">可视化查看结果 <a href="#%e5%8f%af%e8%a7%8
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                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr_vino\/",
                 title: "rapidocr_openvino",
-                description: "2024-05-18 v1.3.19 update: link 对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20 ",
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+                description: "2024-05-18 v1.3.19 update: link对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20",
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             }
         );
     index.add(
diff --git a/docs/install_usage/rapidocr_api/index.html b/docs/install_usage/rapidocr_api/index.html
index 5c7681df..2be40ea4 100644
--- a/docs/install_usage/rapidocr_api/index.html
+++ b/docs/install_usage/rapidocr_api/index.html
@@ -456,7 +456,7 @@
                                     
                                         
                                         
-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
+                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_onnxruntime</a></li>
                                         
                                     
                                         
@@ -848,14 +848,14 @@ <h4 id="python调用">Python调用 <a href="#python%e8%b0%83%e7%94%a8" class="an
 		
 
 		<a class="nav-link  active"
-		   id="fabcdeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fabcde"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="fabcde" aria-selected="true">以文件方式发送POST请求</a>
+		   id="acbdfeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#acbdfe"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="acbdfe" aria-selected="true">以文件方式发送POST请求</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="fdcaebTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fdcaeb"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="fdcaeb" aria-selected="true">以base64方式发送POST请求</a>
+		   id="dcfabeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dcfabe"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="dcfabe" aria-selected="true">以base64方式发送POST请求</a>
 
 		
 
@@ -871,7 +871,7 @@ <h4 id="python调用">Python调用 <a href="#python%e8%b0%83%e7%94%a8" class="an
 
 
 
-<div class="tab-pane fade show active" id="fabcde" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade show active" id="acbdfe" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -913,7 +913,7 @@ <h4 id="python调用">Python调用 <a href="#python%e8%b0%83%e7%94%a8" class="an
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="fdcaeb" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="dcfabe" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
@@ -2089,7 +2089,7 @@ <h3 id="api输出">API输出 <a href="#api%e8%be%93%e5%87%ba" class="anchor" ari
             {
                 id:  45 ,
                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr\/",
-                title: "rapidocr_openvino",
+                title: "rapidocr_onnxruntime",
                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
             }
@@ -2099,8 +2099,8 @@ <h3 id="api输出">API输出 <a href="#api%e8%be%93%e5%87%ba" class="anchor" ari
                 id:  46 ,
                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr_vino\/",
                 title: "rapidocr_openvino",
-                description: "2024-05-18 v1.3.19 update: link 对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20 ",
-                content: "2024-05-18 v1.3.19 update: link 对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20 "
+                description: "2024-05-18 v1.3.19 update: link对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20",
+                content: "2024-05-18 v1.3.19 update: link对应rapidocr_onnxruntime==1.3.20\n"
             }
         );
     index.add(
diff --git a/docs/install_usage/rapidocr_paddle/index.html b/docs/install_usage/rapidocr_paddle/index.html
index 5d17b23b..f2aeb35c 100644
--- a/docs/install_usage/rapidocr_paddle/index.html
+++ b/docs/install_usage/rapidocr_paddle/index.html
@@ -468,7 +468,7 @@
                                     
                                         
                                         
-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
+                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_onnxruntime</a></li>
                                         
                                     
                                         
@@ -798,14 +798,14 @@ <h4 id="使用">使用 <a href="#%e4%bd%bf%e7%94%a8" class="anchor" aria-hidden=
 		
 
 		<a class="nav-link  active"
-		   id="dcfeabTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#dcfeab"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="dcfeab" aria-selected="true">CPU端推理</a>
+		   id="fabcdeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#fabcde"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="fabcde" aria-selected="true">CPU端推理</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="cdfabeTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#cdfabe"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="cdfabe" aria-selected="true">GPU端推理</a>
+		   id="caedfbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#caedfb"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="caedfb" aria-selected="true">GPU端推理</a>
 
 		
 
@@ -821,7 +821,7 @@ <h4 id="使用">使用 <a href="#%e4%bd%bf%e7%94%a8" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade show active" id="dcfeab" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade show active" id="fabcde" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	<p>前提是安装了CPU版的PaddlePaddle</p>
 
@@ -864,7 +864,7 @@ <h4 id="使用">使用 <a href="#%e4%bd%bf%e7%94%a8" class="anchor" aria-hidden=
 
 
 
-<div class="tab-pane fade" id="cdfabe" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade" id="caedfb" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	<p>前提是安装了GPU版的PaddlePaddle，注意在实例化<code>RapidOCR</code>类时，需要通过参数显式指定使用GPU。</p>
 
@@ -1954,7 +1954,7 @@ <h4 id="推理速度比较">推理速度比较 <a href="#%e6%8e%a8%e7%90%86%e9%8
             {
                 id:  45 ,
                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr\/",
-                title: "rapidocr_openvino",
+                title: "rapidocr_onnxruntime",
                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
             }
@@ -1964,8 +1964,8 @@ <h4 id="推理速度比较">推理速度比较 <a href="#%e6%8e%a8%e7%90%86%e9%8
                 id:  46 ,
                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr_vino\/",
                 title: "rapidocr_openvino",
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     index.add(
diff --git a/docs/install_usage/rapidocr_web/desktop_usage/index.html b/docs/install_usage/rapidocr_web/desktop_usage/index.html
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-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
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@@ -1926,7 +1926,7 @@ <h4 id="使用步骤">使用步骤 <a href="#%e4%bd%bf%e7%94%a8%e6%ad%a5%e9%aa%a
             {
                 id:  45 ,
                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr\/",
-                title: "rapidocr_openvino",
+                title: "rapidocr_onnxruntime",
                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 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ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 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index e5fb31bf..7374efcc 100644
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@@ -1942,7 +1942,7 @@ <h4 id="补充">补充 <a href="#%e8%a1%a5%e5%85%85" class="anchor" aria-hidden=
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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     index.add(
diff --git a/docs/install_usage/rapidocr_web/ocrweb_multi/index.html b/docs/install_usage/rapidocr_web/ocrweb_multi/index.html
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             {
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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@@ -1907,8 +1907,8 @@ <h3 id="运行步骤">运行步骤 <a href="#%e8%bf%90%e8%a1%8c%e6%ad%a5%e9%aa%a
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                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr_vino\/",
                 title: "rapidocr_openvino",
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     index.add(
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index 8bda9afa..6185e2c1 100644
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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+                title: "rapidocr_onnxruntime",
                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
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                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
             }
@@ -1791,8 +1791,8 @@ <h3 id="相关产品概览图">相关产品概览图 <a href="#%e7%9b%b8%e5%85%b
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                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr_vino\/",
                 title: "rapidocr_openvino",
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         );
     index.add(
diff --git a/docs/quickstart/index.html b/docs/quickstart/index.html
index 8b7e3e72..49af5266 100644
--- a/docs/quickstart/index.html
+++ b/docs/quickstart/index.html
@@ -457,7 +457,7 @@
                                     
                                         
                                         
-                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_openvino</a></li>
+                                            <li class=" "><a class="sidebar-nested-link" href="https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/changelog/rapidocr/">rapidocr_onnxruntime</a></li>
                                         
                                     
                                         
@@ -729,14 +729,14 @@ <h3 id="2-使用">2. 使用 <a href="#2-%e4%bd%bf%e7%94%a8" class="anchor" aria-
 		
 
 		<a class="nav-link  active"
-		   id="deacbfTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#deacbf"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="deacbf" aria-selected="true">终端使用</a>
+		   id="caedfbTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#caedfb"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="caedfb" aria-selected="true">终端使用</a>
 
 		
 
 		<a class="nav-link "
-		   id="bcedafTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#bcedaf"
-		   type="button" role="tab" aria-controls="bcedaf" aria-selected="true">Python使用</a>
+		   id="efbdcaTab" data-bs-toggle="tab" data-bs-target="#efbdca"
+		   type="button" role="tab" aria-controls="efbdca" aria-selected="true">Python使用</a>
 
 		
 
@@ -752,7 +752,7 @@ <h3 id="2-使用">2. 使用 <a href="#2-%e4%bd%bf%e7%94%a8" class="anchor" aria-
 
 
 
-<div class="tab-pane fade show active" id="deacbf" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
+<div class="tab-pane fade show active" id="caedfb" role="tabpanel" aria-labelledby="nav-1">
 
 	
 
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@@ -1878,7 +1878,7 @@ <h3 id="3-查看效果">3. 查看效果 <a href="#3-%e6%9f%a5%e7%9c%8b%e6%95%88%
             {
                 id:  45 ,
                 href: "\/RapidOCRDocs\/docs\/changelog\/rapidocr\/",
-                title: "rapidocr_openvino",
+                title: "rapidocr_onnxruntime",
                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
             }
@@ -1888,8 +1888,8 @@ <h3 id="3-查看效果">3. 查看效果 <a href="#3-%e6%9f%a5%e7%9c%8b%e6%95%88%
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-                title: "rapidocr_openvino",
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 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ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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                 description: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新 🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161 🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle 🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数 ♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU 添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.",
                 content: "2024-05-18 通知 link后续rapidocr_onnxruntime\u003e1.3.20的更新日志不在此更新，只在Github Release处更新\n🛠️2024-05-15 v1.3.19 update: link 因为DirectML受支持设备限制，因此将DirectML作为一个选项写入配置文件，选择性调用 在Windows平台仍然恢复到v1.3.18前，默认安装onnxruntime库。如DirectML可用，且显式指定时，需要手动安装。 相关讨论：PR #178 Discussion #175 🧚🏻‍♀️2024-05-12 v1.3.18 update: link Merge PR #176 支持python 3.12 🔥2024-04-19 v1.3.17 update: link Merge PR 修复issue #170 📘2024-04-07 v1.3.16 update: link修复issue #161\n🍿2024-03-07 v1.3.15 update: link 修复 issue #158 增加三个推理引擎（onnxruntime、openvino，paddlepaddle）初始化RapidOCR类，指定线程数的参数 🎂2024-03-05 v1.3.14 update: link添加可使用的CPU核心数，包括三个推理引擎，onnxruntime/OpenVINO/PaddlePaddle\n🔖2024-02-28 v1.3.13 update: link 优化LoadImage类，添加对输入PIL.Image.Image的支持 修复不同输入类型下，图像通道顺序不同的问题 🍉2024-02-27 v1.3.12 update: link可视化函数适配Pillow v9和v10两个版本，自动根据各个版本情况，来选择相应获得char大小的函数\n♥️2024-02-04 v1.3.11 update: linkMerge PR #151 by LWQ2EDU\n添加自动padding策略：当传入图像小于min_height或者\u003ewidth_height_ratio时，会触发自动padding图像，后续再进入检测。 ⚠️注意：padding值多少？当前值是一个权衡设置，大家可根据具体使用场景，自定设置合适值。 🌈2024-01-30 v1.3.10 update: link 修复get_boxes_img_without_det bug by AuroraWright 🥰2023-12-28 v1.3.9 update: link 优化rapidocr系列库主函数代码逻辑，便于小伙伴们二次开发 Merge PR #141 by theikkila Merge PR #139 by debanjum 😜2023-10-25 v1.3.8 update: link 修复issue #133 📡2023-09-21 v1.3.7 update: link 完善VisRes类在终端情况下的使用 修复auto_text_det的条件错误 🧸2023-09-20 v1.3.6 update: link 添加VisRes类，便于快速可视化结果。详情参见demo.py用法 😀2023-09-20 v1.3.5 update: link Fixed issue #122 ⏰2023-09-18 v1.3.4 update: link 优化更新参数部分的函数实现 🧸2023-09-06 v1.3.2 update: link 修复issue #116 ⭐2023-08-29 v1.3.1 update: link 修复issue #115 🎉2023-08-26 v1.3.0 update: link 将PaddleOCR v4版对应的文本检测和文本识别轻量模型转换为onnx，并打包到whl中。 接口与v1.2.x一致，直接使用即可。 😉2023-07-12 v1.2.12 update: link 在rapidocr_onnxruntime初始化时，添加det_use_cuda、cls_use_cuda、rec_use_cuda参数 兼容配置文件方式传入RapidOCR类中 rapidocr_openvino同理 🎮2023-03-11 v1.2.2 update: link 修复实例化python中RapidOCR类传入参数错误 🧢2023-03-07 v1.2.1 update: link rapidocr系列包更新到v1.2.0 优化python下rapidocr系列包的接口传入参数，支持实例化类时，动态给定各个参数，更加灵活。 如果不指定，则用config.yaml下的默认参数。 具体可参见：传入参数 ⛸2023-02-16 update: link 优化ocrweb部分代码，可直接pip安装，快速使用，详情参见README。 优化python中各个部分的推理代码，更加紧凑，同时易于维护。 🎉2023-01-21 update: link [python] 添加含有文字的图像方向分类模块，具体参见Rapid Orientation ⚽2022-12-19 update: link [python] 添加表格结构还原模块，具体参见Rapid Table 🤖2022-12-14 update: link [python] 将配置参数和模型移到模块里面，同时将模型打到whl包内，可以直接pip安装使用，更加方便快捷。 详情参见：README 🧻2022-11-20 update: link [python] 添加版面分析部分,支持中文、英文和表格三种版面的检测分析。详情参见:Rapid Structure部分。 🎃2022-11-01 update: link 添加Hugging Face Demo, 增加可以调节超参数的功能，详情可访问Hugging Face Demo 🚩2022-10-01 udpate: link 修复python部分下一些较小bugs merge来自AutumnSun1996的OCRWeb实现的多语言部署demo，详情参见：ocrweb_mutli-README 添加onnxruntime-gpu推理速度较慢于CPU的问题说明，详情参见：onnxruntime-gpu版相关说明 🛴2022-09-01 update: link 由于openvino发布了2022.2.0.dev20220829版本，该版本解决了cls部分模型推理的问题。至此，基于openvino的rapidocr完成了统一，全部由openvino推理引擎完成。 详细使用方法参见：python/README 🧸2022-08-17 update: link python/ocrweb部分 v1.1.0发布，详情参见v1.1.0 🕶2022-08-14 update: link ocrweb部分增加以API方式部署调用的功能，可以通过发送POST请求，来获得OCR识别结果。 详情参见：API方式调用 ✨2022-07-07 update: link 修复python版中v3 rec推理bug，并将v3 rec与v2 rec合并为同一套推理代码，更加简洁和方便 添加python模块下的单元测试 该页面添加致谢模块，感谢为这个项目作出贡献的小伙伴。 😁2022-07-05 update: link 添加对单行文本的处理能力，对于单行文本，可自行设定阈值，不过检测模块，直接识别即可。详情参见README 优化python部分代码逻辑，更优雅简洁。 🏝2022-06-30 update: link python推理部分，增加参数选择使用GPU推理的配置选项，在正确安装onnxruntime-gpu版本前提下，可以一键使用（Fix issue#30） 具体基于GPU的推理情况，需要等我后续整理一下，再更新出来 详情参见：onnxruntime-gpu版推理配置 📌2022-06-25 update: link 重新整理python部分推理代码，将常用调节参数全部放到yaml文件中，便于调节，更加容易使用 详情参见：README 🍿2022-05-15 udpate: link 增加PaddleOCR v3 rec模型转换后的ONNX模型，直接去网盘下载替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加文本识别模型各个版本效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本识别模型从自己构建测试集上的指标来看不如之前的好。 😀2022-05-12 upadte link 增加PaddleOCR v3 det模型转换的ONNX模型，直接去网盘下载，替换即可。(百度网盘 | Google Drive) 增加各个版本文本检测模型效果对比表格，详情点击各个版本ONNX模型效果对比。v3的文本检测模型从指标来看是好于之前的v2的，推荐使用。 🎧2022-04-04 udpate: link 增加python下的基于OpenVINO推理引擎的支持 给出OpenVINO和ONNXRuntime的性能对比表格 详情参见:python/README 2022-02-24 udpate: link 优化python目录下的推理代码 添加调用不同语言模型的推理代码示例 详情参见：python/onnxruntime_infer/README 2021-12-18 udpate: link 添加Google Colab Demo 2021-11-28 udpate: link 更新ocrweb部分 添加显示各个阶段处理时间 更新说明文档 更换文本检测模型为ch_PP-OCRv2_det_infer.onnx,推理更快，更准 2021-11-13 udpate: link 添加python版本中文本检测和识别可调节的超参数，主要有box_thresh|unclip_ratio|text_score，详情见参数调节 将文本识别中字典位置以参数方式给出，便于灵活配置，详情见keys_path 2021-10-27 udpate: link 添加使用onnxruntime-gpu版推理的代码（不过gpu版本的onnxruntime不太好用，按照官方教程配置，感觉没有调用起来GPU） 具体使用步骤参见: onnxruntime-gpu推理配置 2021-09-13 udpate: link 添加基于python的whl文件，便于使用，详情参见release/python_sdk 2021-09-11 udpate: link 添加PP-OCRv2新增模型onnx版本 使用方法推理代码不变，直接替换对应模型即可。 经过在自有测试集上评测： PP-OCRv2检测模型效果有大幅度提升，模型大小没变。 PP-OCRv2识别模型效果无明显提升，模型大小增加了3.58M。 模型上传到百度网盘 提取码：30jv 2021-08-07 udpate: link PP-Structure 表格结构和cell坐标预测 正在整理中 之前做的,未完成的，欢迎提PR 打Dokcer镜像 尝试onnxruntime-gpu推理 2021-07-17 udpate: link 完善README文档 增加英文、数字识别onnx模型，具体参见python/en_number_ppocr_mobile_v2_rec，用法同其他 整理一下模型转onnx 2021-07-04 udpate: link 目前仓库下的python程序已经可以在树莓派4B上，成功运行，详细信息请进群，询问群主 更新整体结构图，添加树莓派的支持 2021-06-20 udpate: link 优化ocrweb中识别结果显示，同时添加识别动图演示 更新datasets目录，添加一些常用数据库链接(搬运一下^-^) 更新FAQ 2021-06-10 udpate: link 添加server版文本识别模型，详情见提取码：30jv 2021-06-08 udpate: link 整理仓库，统一模型下载路径 完善相关说明文档 2021-03-24 udpate: link 新模型已经完全兼容ONNXRuntime 1.7 或更高版本。 特别感谢：@Channingss 新版onnxruntime比1.6.0 性能提升40%以上。 "
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