rapidocr_onnxruntime感觉比rapidocr_json 慢好多 最好用户可以切换onnx 还是json

[qqeip]

请您详细描述想要添加的新功能或者是新特性 (Please describe in detail the new function or new feature you want to add) rapidocr_onnxruntime感觉比rapidocr_json 慢好多 最好用户可以切换onnx 还是json 还有没有三个整合到一起的demo 先方向 再layout 再table

[SWHL]

第一次听说rapidocr-json，去查了这个项目，这是基于CPP的，肯定要比rapidocr_onnxruntime（python）的快的

最好用户可以切换onnx 还是json

这个可以展开说说吗？哪个模型时切换呢？

还有没有三个整合到一起的demo 先方向 再layout 再table

这几个模块，经过简单的逻辑代码即可轻松整合起来。暂无写这个demo的打算哈，欢迎您的贡献。

[qqeip]

取ocr_res时 from RapidOCR_api import OcrAPI as RapidOCR

ocrPath = os.getcwd() + "\RapidOCR-json.exe" ocr2 = RapidOCR(exePath=ocrPath)

ocrres, = ocr_engine(file_path)

    result = ocr2.run(file_path)
    ocr_res = []
    # 格式统一 与 rapidocr_onnxruntime PaddleOcr
    # rapidocr_json 比rapidocr_onnxruntime更快(34/17s)
    # [[42.0, 2.0], [102.0, 2.0], [102.0, 17.0], [42.0, 17.0]], 'Methods', 0.8709095194935799]
    for item in result['data']:
        text = item['text']
        box_coor = item['box']
        new_box = [[box_coor[0][0], box_coor[0][1]],
                   [box_coor[1][0], box_coor[1][1]],
                   [box_coor[2][0], box_coor[2][1]],
                   [box_coor[3][0], box_coor[3][1]]]
        # new_text = (item['text'], item['score'])
        # ocr_res.append([new_box, new_text])
        ocr_res.append([new_box, item['text'], item['score']])
    print(ocr_res)
    result, elapse = table_engine(file_path, ocr_res)

[qqeip]

我添加了一个layout+table的 生成HTML列表 rapid_main.zip

[SWHL]

取ocr_res时 from RapidOCR_api import OcrAPI as RapidOCR

ocrPath = os.getcwd() + "\RapidOCR-json.exe" ocr2 = RapidOCR(exePath=ocrPath)

ocrres, = ocr_engine(file_path)

    result = ocr2.run(file_path)
    ocr_res = []
    # 格式统一 与 rapidocr_onnxruntime PaddleOcr
    # rapidocr_json 比rapidocr_onnxruntime更快(34/17s)
    # [[42.0, 2.0], [102.0, 2.0], [102.0, 17.0], [42.0, 17.0]], 'Methods', 0.8709095194935799]
    for item in result['data']:
        text = item['text']
        box_coor = item['box']
        new_box = [[box_coor[0][0], box_coor[0][1]],
                   [box_coor[1][0], box_coor[1][1]],
                   [box_coor[2][0], box_coor[2][1]],
                   [box_coor[3][0], box_coor[3][1]]]
        # new_text = (item['text'], item['score'])
        # ocr_res.append([new_box, new_text])
        ocr_res.append([new_box, item['text'], item['score']])
    print(ocr_res)
    result, elapse = table_engine(file_path, ocr_res)

这个功能，我看着不具有通用性，我想着可以开放接口，接都是python，但不同推理引擎的rapidocr，像rapidocr_onnxruntime、rapidocr_paddle等

[SWHL]

我添加了一个layout+table的 生成HTML列表 rapid_main.zip

感谢，还是建议搞个PR，我这里也方便些😀

[qqeip]

已提PR　关了