neozhu

简要介绍

用户批量上传需要识别的照片,上传成功后,系统会启动Hangfire后台Job开始调用PaddleOCR服务返回结果,这个过程有点类似微服务的架构模型。

PaddleOCR

PaddleOCR是百度AI团队开源的一个项目,应该是目前所有免费开源OCR项目中识别效果最好的,具体可以通过PaddleOCR了解,如果你没有Python的开发经验,可能在环境部署上会遇到一些问题,但几乎都能找到解决方案。

Demo https://razor.i247365.net/invoices/index

  1. 用户批量上传要识别的文件,由于我的虚拟机性能非常差,所以才能先上传系统后台自动识别
    上传照片
  2. 系统识别完成后会自动通知用户并修改状态,用户预览识别的结果
    浏览识别的结果

运行环境

技术栈

  • ASP.NET Core
  • Jquery/Javascript
  • EasyUI
  • Python

安装PaddleOCR环境

经测试PaddleOCR可在glibc 2.23上运行,您也可以测试其他glibc版本或安装glic 2.23
PaddleOCR 工作环境

  • PaddlePaddle 2.0.0
  • python3.7
  • glibc 2.23
  • cuDNN 7.6+ (GPU)

建议使用我们提供的docker运行PaddleOCR,有关docker、nvidia-docker使用请参考链接

如您希望使用 mac 或 windows直接运行预测代码,可以从第2步开始执行。

1. (建议)准备docker环境。第一次使用这个镜像,会自动下载该镜像,请耐心等待。

# 切换到工作目录下
cd /home/Projects
# 首次运行需创建一个docker容器,再次运行时不需要运行当前命令
# 创建一个名字为ppocr的docker容器,并将当前目录映射到容器的/paddle目录下

如果您希望在CPU环境下使用docker,使用docker而不是nvidia-docker创建docker
sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash

如果使用CUDA10,请运行以下命令创建容器,设置docker容器共享内存shm-size为64G,建议设置32G以上
sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash

您也可以访问[DockerHub](https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/)获取与您机器适配的镜像。

# ctrl+P+Q可退出docker 容器,重新进入docker 容器使用如下命令
sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash

2. 安装PaddlePaddle 2.0

pip3 install --upgrade pip

如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10,请运行以下命令安装
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

如果您的机器是CPU,请运行以下命令安装

python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

更多的版本需求,请参照[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。

3. 克隆PaddleOCR repo代码

【推荐】git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

如果因为网络问题无法pull成功,也可选择使用码云上的托管:

git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

注:码云托管代码可能无法实时同步本github项目更新,存在3~5天延时,请优先使用推荐方式。

4. 安装第三方库

cd PaddleOCR
pip3 install -r requirements.txt

**如果有问题可以留言,我会帮你处理**

## 重点代码分析
httpClient调用PaddleOCR API
开始自动失败重试策略
```js
services.AddHttpClient("ocr", c =>
            {
                c.BaseAddress = new Uri("https://paddleocr.i247365.net/predict/ocr_system");
                c.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));
            })
            .AddTransientHttpErrorPolicy(policy => policy.WaitAndRetryAsync(3, _ => TimeSpan.FromMilliseconds(1000))); ;

 public void Recognition(int id)
        {
            using (var client = _httpClientFactory.CreateClient("ocr"))
            {
                var invoice = _context.Invoices.Find(id);
                var imgfile = Path.Combine(Directory.GetCurrentDirectory(), invoice.AttachmentUrl);
                var bytes = File.ReadAllBytes(imgfile);
                string base64string = Convert.ToBase64String(bytes);
                var response = client.PostAsJsonAsync<dynamic>("", new { images = new string[] { base64string } }).Result;
            }
            Console.WriteLine($"{id}, completed.");
        }

解析发票信息,目前还是使用比较笨的方法,通过正则表达式来匹配需要的字段,比如发票金额,开票日期,发票号码等等,因为这是免费的并没有提供像收费服务那样更智能的匹配,这里我想只要有足够的数据,应该也可以通过自己训练实现更智能的识别。所以我留了Label字段,目的就是先有人工制定好对应的字段栏位,然后通过坐标数据进行训练。

if(response.StatusCode== System.Net.HttpStatusCode.OK)
                {
                    var result = response.Content.ReadAsStringAsync().Result;
                    var ocr_result = JsonSerializer.Deserialize<ocr_result>(result);
                    var ocr_status = "";
                    invoice.Status = "Done";
                    invoice.Result = ocr_result.status;
                    if (ocr_result.status== "000")
                    {
                        foreach(var collection in ocr_result.results)
                        {
                            foreach(var item in collection)
                            {
                                var rawdata = new InvoiceRawData()
                                {
                                     Confidence=item.confidence,
                                     InvoiceId=id,
                                     Text=item.text,
                                     Text_Region= JsonSerializer.Serialize(item.text_region)
                                };
                                if (item.text.Contains("发票号码"))
                                {
                                    var regex = new Regex("\\d*$");
                                    var mc = regex.Match(item.text);
                                    if(mc.Success)
                                    {
                                        invoice.InvoiceNo = mc.Value;
                                    }
                                }
                                if (item.text.Contains("开票日期"))
                                {
                                    var regex = new Regex("\\d{4}年\\d{2}月\\d{2}日");
                                    var mc = regex.Match(item.text);
                                    if (mc.Success)
                                    {
                                        invoice.InvoiceDate = Convert.ToDateTime(mc.Value.Replace("年","/").Replace("月", "/").Replace("日", ""));
                                    }
                                }
                                if (item.text.Contains("%"))
                                {
                                    var regex = new Regex("^\\d*.\\d*");
                                    var mc = regex.Match(item.text);
                                    if (mc.Success)
                                    {
                                        invoice.TaxRate = decimal.Parse(mc.Value);
                                    }
                                }
                                if (item.text.Contains("¥"))
                                {
                                    var regex = new Regex("\\d.\\d*");
                                    var mc = regex.Match(item.text);
                                    if (mc.Success)
                                    {
                                        invoice.Amount = decimal.Parse(mc.Value);
                                    }
                                }
                                _context.InvoiceRawDatas.Add(rawdata);
                            }
                        }
                        ocr_status = ocr_result.status;
                       
                    }
                    _context.SaveChangesAsync(default).Wait();
                    _hubContext.Clients.All.SendAsync(SignalR.OCRTaskCompleted, new { invoiceNo = invoice.InvoiceNo  });



                }

Canvas 画框标注识别结果

 data.map((item,index) => {
                    $('#rawdata_table > tbody').append(`<tr><td>${index + 1}</td><td>${item.Text}</td><td></td></tr>`);
                    var points = JSON.parse(item.Text_Region);
                    ctx.lineWidth = "5";
                    ctx.strokeStyle = "#00ff00";
                    ctx.textAlign = 'left';
                    ctx.textBaseline = 'top';
                    ctx.fillStyle = "#ff0000";
                    ctx.font = "bold 13px verdana, sans-serif ";
                    ctx.fillText(item.Text, points[0][0], points[0][1]-15);
                    ctx.beginPath();
                    ctx.moveTo(points[0][0], points[0][1]);
                    ctx.lineTo(points[1][0], points[1][1]);
                    ctx.lineTo(points[2][0], points[2][1]);
                    ctx.lineTo(points[3][0], points[3][1]);
                    ctx.closePath();
                    ctx.stroke();
                });

是不是很简单,很酷

最后

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RazorPageCleanArchitecture\features\invoice_ocr

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