RapidOcr-Java

😺 项目起源

现有的JavaOCR工具包识别效果差强人意，PaddleOCR在实现前沿算法的基础上，考虑精度与速度的平衡，进行模型瘦身和深度优化，使其尽可能满足产业落地需求。
PaddleOCR官方并未提供Java版本，而RapidOcr解决了这个问题，其提供了Kotlin和Java混合版本的Demo-onnx和Demo-ncnn
而实际使用过程中项目中并不想再引入Kotlin、不想了解OCR相关知识，开箱即用、不想额外再部署OCR服务

因此本项目将Kotlin部分移除，并在此基础上加以完善且提供了更友好的的调用方法，更方便java开发者直接进行使用。

✨如果该项目对您有帮助，您的star是我不断优化的动力！！！

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👏 项目特点

纯Java代码调用RapidOcr
集成ncnn和onnx推理引擎方式
均使用CPU版本，GPU版本请自行编译
支持Mac、Windows、Linux等多平台，详细支持的系统请查看版本说明

🎉 快速开始

项目提供了JavaEE 和 SpringBoot 的使用Demo，仅作参考（可以拉取下来运行试一下）

1️⃣ 添加依赖

此种方式会根据你使用的系统自动使用对应的jar包，目前支持的系统请查看版本说明

<!--  rapidocr这个必须要引入     -->
<!--  可前往maven中央仓库https://central.sonatype.com/artifact/io.github.mymonstercat/rapidocr/versions，查看版本      -->
<dependency>
    <groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
    <artifactId>rapidocr</artifactId>
    <version>0.0.7</version>
</dependency>

<!--  一般只需要引入一个，CPU端建议使用onnx，移动端建议使用ncnn     -->
<!--  可前往maven中央仓库https://central.sonatype.com/artifact/io.github.mymonstercat/rapidocr-onnx-platform/versions，查看版本      -->
<dependency>
    <groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
    <artifactId>rapidocr-onnx-platform</artifactId>
    <version>0.0.7</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
    <artifactId>rapidocr-ncnn-platform</artifactId>
    <version>0.0.7</version>
</dependency>

⚠️ 如果你想体验最新功能，请拉取main分支代码，自己打包后进行使用！！！

2️⃣ 使用示例

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        InferenceEngine engine = InferenceEngine.getInstance(Model.ONNX_PPOCR_V3);
        OcrResult ocrResult = engine.runOcr("/images/test.png");
        System.out.println(ocrResult.getStrRes().trim());
    }
}

更多使用示例请参考使用示例

3️⃣ 添加打印日志(可选)

项目中添加了日志打印，方便打印OCR日志，请自行添加日志实现（springboot自带，可以不用添加）

<!-- 非SpringBoot项目：例如添加slf4j-simple     -->
<dependency>
    <groupId>org.slf4j</groupId>
    <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
    <version>2.0.3</version>
</dependency>
<!-- SpringBoot项目：去除依赖，防止冲突     -->
<dependency>
    <groupId>io.github.mymonstercat</groupId>
    <artifactId>rapidocr</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

添加后效果如下：

⚠️ 注意：当前JVM启动时只能同时启动一种推理引擎，以第一次调用runOcr方法时的引擎配置为准

🔝 进阶使用

📌 TODO

[x] 根据系统版本自适应加载动态库
[x] 动态库集成到jar中
[x] 是否删除临时文件夹配置为可选项
[x] CentOS7升级指引
[x] 添加日志，规范日志打印
[x] ONNX支持Mac-Arm64
[ ] 支持Docker镜像
[x] Maven仓库提供packages
[ ] SpringBoot下，以配置文件方式改造
[x] jvm未退出场景连续调用识别结果集乱码#1
[x] 集成ONNX#2，感谢nn200433及tika-server👏
[x] 多模块打包#6
[x] 多线程情况下库和模型可能重复加载、编译目标jdk版本改为1.8，感谢FlyInWind1
[x] 基于arm64的银河麒麟环境，提供linux-arm64下onnx运行库(编译过程详见进阶使用)，感谢sandywalker
[x] 添加英语日志，感谢litongjava
[x] 支持传入bitmap和image的二进制数据，感谢scvzerng

🤔 FAQ

Q1:CentOS7无法运行？

请参考CentOS7升级GCC
其他系统思路同上，主要就是环境问题

Q2:如何传入二进制数据，而非图片路径？

由于缺少其他系统的设备，因此暂不提供最新的jar包（也就用v0.0.7传不了二进制），可参考以下步骤自行编译可传入二进制数据的jar包

star本项目(感谢🙏)
编译动态库
- 使用该项目进行编译
- 如何自行编译动态库
拉取本项目最新代码到本地
- 找到对应模块，例如我是mac-arm64，在该路径下替换上一步编译后的动态库
- 项目执行打包命令
传入二进制数据示例代码

⚠️ 如果你是mac-arm64的设备，直接拉取项目、运行测试用例即可（也就是目前仅mac-arm64的动态库是支持二进制传入的！）

Q3:如何使用其他版本(如服务器版本)的模型？

拉取本项目最新代码到本地
在该路径下放入模型文件
模型中添加对应的配置
项目执行打包命令

Q4:如何更新模型？

如何更新模型

如有其他问题请提issue，我会尽快解决。

鸣谢

开源许可

使用 Apache License 2.0

MyMonsterCat / RapidOcr-Java

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