【Mac】安装 PaddleOCR

环境：Mac M1 芯片

1、安装

1.1 安装 Anaconda

Anaconda 安装较为简单，直接在 Anaconda 官网 下载pkg文件，根据向导提示完成安装。

Anaconda 用于搭建 Python 虚拟环境，目的是为了避免与之前环境安装库的版本冲突，另外 paddle 对Python 的版本也是有要求的。

创建并激活虚拟环境：

zs@Mac ~ % conda create -y -n paddle python=3.12
zs@Mac ~ % conda activate paddle

1.2 安装 paddlepaddle

在 官网 获取安装命令：

(paddle) zs@Mac ~ % conda install paddlepaddle==3.0.0b2 -c paddle

验证：

(paddle) zs@Mac ~ % python
>>> import paddle
>>> paddle.utils.run_check() 
Running verify PaddlePaddle program ... 
I1219 22:02:16.993297 4123495424 interpretercore.cc:237] New Executor is Running.
I1219 22:02:17.038717 4123495424 interpreter_util.cc:518] Standalone Executor is Used.
PaddlePaddle works well on 1 CPU.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.

可能报错：

• TypeError: __array__(): incompatible function arguments. The following argument types are supported

  paddle与numpy的版本不兼容，通过降低numpy版本解决。

1.3 安装 PaddleOCR

安装：

(paddle) zs@Mac ~ % pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple paddleocr --user

安装依赖：先将 项目依赖 拉下来，然后执行以下命令：

(paddle) zs@Mac ~ % pip install -r requirements.txt

2、Paddle 升级

在 官网快速开始界面复制命令，直接执行，pip、conda 等会自动处理依赖关系，并安装或升级到指定的版本。

3、测试

3.1 命令行

paddleocr --image_dir /path/image.jpg

3.2 脚本测试

编写脚本 test.py：

from paddleocr import PaddleOCR

# 创建识别器
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')
img_path = '../mv/1.jpg'
# 只需运行一次即可下载模型并将其加载到内存中
result = ocr.ocr(img_path, cls=True) 
for idx in range(len(result)):
    res = result[idx]
    for line in res:
        print(line)

终端执行上述脚本：

(paddle) zs@Mac ~ % python test.py

3.3 警告解决

• No ccache found

  /opt/anaconda3/envs/paddle/lib/python3.12/site-packages/paddle/utils/cpp_extension/extension_utils.py:686: 
  UserWarning: No ccache found. Please be aware that recompiling all source files may be required. You can download and install ccache from: https://github.com/ccache/ccache/blob/master/doc/INSTALL.md
    warnings.warn(warning_message)
  

  提示在当前环境中没有找到 ccache。ccache 是一个编译缓存工具，可以显著加快重新编译的速度。如果不介意重新编译所有源文件的时间，可以选择忽略这个警告。如果希望提高编译速度，可以按照提示安装 ccache。

  conda install -c conda-forge ccache
  

• Setuptools is replacing distutils

  /root/miniconda3/envs/PaddleSpeech/lib/python3.9/site-packages/_distutils_hack/__init__.py:30: 
  UserWarning: Setuptools is replacing distutils. Support for replacing an already imported distutils is deprecated. In the future, this condition will fail. Register concerns at https://github.com/pypa/setuptools/issues/new?template=distutils-deprecation.yml
    warnings.warn(
  

  这个警告表示 setuptools 正在替换 distutils，并且在未来这种替换可能会失败，setuptools项目中建议通过更新 setuptools 来解决。

  python -m pip install --upgrade setuptools
  

• pip is being invoked by an old script wrapper

  WARNING: pip is being invoked by an old script wrapper. This will fail in a future version of pip.
  Please see https://github.com/pypa/pip/issues/5599 for advice on fixing the underlying issue.
  To avoid this problem you can invoke Python with '-m pip' instead of running pip directly.
  

  这个警告表示您正在使用的 pip 是通过一个旧的脚本包装器调用的，这在未来可能会导致问题。建议使用 python -m pip 命令来调用 pip。

5、图片太长导致无法识别

将图片进行裁剪

import os

from PIL import Image

def crop_image(path, rows, cols, folder):
    image = Image.open(path)
    name, extension = os.path.splitext(os.path.basename(path))
    width, height = image.size
    img_width = width // cols
    img_height = height // rows

    for row in range(rows):
        for col in range(cols):
            box = (col * img_width, row * img_height, (col + 1) * img_width, (row + 1) * img_height)
            cropped_image = image.crop(box)
            output_file = f"{folder}/{name}_{row}_{col}{extension}"
            cropped_image.save(output_file)

# 裁剪图像：图片地址、裁剪行数、裁剪列数、裁剪结果保存路径
crop_image("../photo/example.jpg", 3, 1, "../photo")

8、PaddleOCR模型

模型在本地存放默认地址：/Users/zs/.paddleocr/whl

(paddle) zs@Mac ~ % ls /Users/zs/.paddleocr/whl
cls det rec

• det（Detection）：
  这个文件夹包含用于文本检测的模型。文本检测是 OCR 流程的第一步，它的目的是在图像中找到文本的位置。
• cls（Classification）：
  这个文件夹包含用于文本方向分类的模型（在某些版本的 PaddleOCR 中可能不存在或不是必需的）。文本方向分类用于确定检测到的文本的方向，以便后续能够正确地识别文本内容。
• rec（Recognition）：
  这个文件夹包含用于文本识别的模型。文本识别是 OCR 流程的最后一步，它的目的是将检测到的文本图像转换为可编辑的文本内容。

如需更改模型缓存目录，只需设置相应的变量环境即可。

9、PaddleOCR模型推理参数

在使用PaddleOCR进行模型推理时，可以自定义修改参数，来修改模型、数据、预处理、后处理等内容，详细的参数解释如下所示。

9.1 全局信息

9.2 预测引擎相关

9.3 文本检测模型相关

• DB算法相关参数如下:

• EAST算法相关参数如下:

• SAST算法相关参数如下:

• PSE算法相关参数如下:

9.4 文本识别模型相关

9.5 端到端文本检测与识别模型相关

9.6 方向分类器模型相关

20、资料

• Paddle官网
• mac m1 m2 安装 paddlepaddle paddleocr库，避坑指南