ddddocr rust 版本。

ocr_api_server rust 版本。

二进制版本，验证码识别，不依赖 opencv 库，跨平台运行。

a simple OCR API server, very easy to deploy。

一个容易使用的通用验证码识别 rust 库
· 报告Bug · 提出新特性

• 简介
• 目录
• 环境支持
• 安装步骤
  • 我们很高兴的宣布，从这个版本开始，我们不再需要依赖笨重的 DLL 啦！
  • 如果你不想从源代码构建，这里有编译好的二进制版本。
  • 旧版本。
• 使用文档
  • OCR 识别
    • 内容识别
    • 旧模型
    • 支持识别透明黑色 png 格式的图片，使用 png_fix 参数
    • 参考例图
  • 目标检测
    • 参考例图
  • 滑块匹配
    • 算法1
    • 算法2
  • OCR 概率输出
  • 自定义 OCR 训练模型导入
• ocr_api_server 例子
  • 运行方式
  • 接口
  • 接口测试例子，完整的测试请看 test_api.py 文件
• 疑难杂症

lib.rs 实现了 ddddocr。

main.rs 实现了 ocr_api_server。

model 目录是模型与字符集。

依赖本库 ddddocr = {git = "https://github.com/86maid/ddddocr.git", branch = "master"}

开启 cuda 特性 ddddocr = { git = "https://github.com/86maid/ddddocr.git", branch = "master", features = ["cuda"] }

支持静态和动态链接，默认使用静态链接，构建时将会自动下载链接库，请设置好代理，cuda 特性不支持静态链接（会自己下载动态链接库）。

如有更多问题，请跳转至疑难杂症部分。

主要用于识别单行文字，即文字部分占据图片的主体部分，例如常见的英数验证码等，本项目可以对中文、英文（随机大小写or通过设置结果范围圈定大小写）、数字以及部分特殊字符。

let image = std::fs::read("target.png").unwrap();
let mut ocr = ddddocr::ddddocr_classification().unwrap();
let res = ocr.classification(image, false).unwrap();
println!("{:?}", res);

let image = std::fs::read("target.png").unwrap();
let mut ocr = ddddocr::ddddocr_classification_old().unwrap();
let res = ocr.classification(image, false).unwrap();
println!("{:?}", res);

classification(image, true);

let image = std::fs::read("target.png").unwrap();
let mut det = ddddocr::ddddocr_detection().unwrap();
let res = det.detection(image).unwrap();
println!("{:?}", res);

以上只是目前我能找到的点选验证码图片，做了一个简单的测试。

算法非深度神经网络实现。

小滑块为单独的png图片，背景是透明图，如下图：

然后背景为带小滑块坑位的，如下图：

let target_bytes = std::fs::read("target.png").unwrap();
let background_bytes = std::fs::read("background.png").unwrap();
let res = ddddocr::slide_match(target_bytes, background_bytes).unwrap();
println!("{:?}", res);

如果小图无过多背景部分，则可以使用 simple_slide_match，通常为 jpg 或者 bmp 格式的图片

let target_bytes = std::fs::read("target.png").unwrap();
let background_bytes = std::fs::read("background.png").unwrap();
let res = ddddocr::simple_slide_match(target_bytes, background_bytes).unwrap();
println!("{:?}", res);

一张图为带坑位的原图，如下图：

一张图为原图，如下图：

let target_bytes = std::fs::read("target.png").unwrap();
let background_bytes = std::fs::read("background.png").unwrap();
let res = ddddocr::slide_comparison(target_bytes, background_bytes).unwrap();
println!("{:?}", res);

为了提供更灵活的 ocr 结果控制与范围限定，项目支持对ocr结果进行范围限定。

可以通过在调用 classification_probability 返回全字符表的概率。

当然也可以通过 set_ranges 设置输出字符范围来限定返回的结果。

如果值为 string 类型，请传入一段不包含空格的文本，其中的每个字符均为一个待选词，例如："0123456789+-x/="

let image = std::fs::read("image.png").unwrap();
let mut ocr = ddddocr::ddddocr_classification().unwrap();

// 数字 3 对应枚举 CharsetRange::LowercaseUppercase，不用写枚举
// ocr.set_ranges(3);

// 自定义字符集
ocr.set_ranges("0123456789+-x/=");

let result = ocr.classification_probability(image, false).unwrap();

// 哦呀，看来数据有点儿太多了，小心卡死哦！
println!("概率: {}", result.json());

println!("识别结果: {}", result.get_text());

支持导入 dddd_trainer 训练后的自定义模型。

use ddddocr::*;

let mut ocr = Ddddocr::with_model_charset(
    "myproject_0.984375_139_13000_2022-02-26-15-34-13.onnx",
    "charsets.json",
)
.unwrap();
let image_bytes = std::fs::read("888e28774f815b01e871d474e5c84ff2.jpg").unwrap();
let res = ocr.classification(&image_bytes).unwrap();
println!("{:?}", res);

Usage: ddddocr.exe [OPTIONS]

Options:
  -a, --address <ADDRESS>
          监听地址 [default: 127.0.0.1]
  -p, --port <PORT>
          监听端口 [default: 9898]
  -f, --full
          开启所有选项
      --jsonp
          开启跨域，需要一个 query 指定回调函数的名字，不能使用 file (multipart) 传递参数， 例如 http:https://127.0.0.1:9898/ocr/b64/text?callback=handle&image=xxx
      --ocr
          开启内容识别，支持新旧模型共存
      --old
          开启旧版模型内容识别，支持新旧模型共存
      --det
          开启目标检测
      --ocr-probability <OCR_PROBABILITY>
          开启内容概率识别，支持新旧模型共存，只能使用官方模型， 如果参数是 0 到 7，对应内置的字符集， 如果参数为空字符串，表示默认字符集， 除此之外的参数，表示自定义字符集，例如 "0123456789+-x/="
      --old-probability <OLD_PROBABILITY>
          开启旧版模型内容概率识别，支持新旧模型共存，只能使用官方模型， 如果参数是 0 到 7，对应内置的字符集， 如果参数为空字符串，表示默认字符集， 除此之外的参数，表示自定义字符集，例如 "0123456789+-x/="
      --ocr-path <OCR_PATH>
          内容识别模型以及字符集路径， 通过哈希值判断是否为自定义模型， 使用自定义模型会使 old 选项失效， 路径 model/common 对应模型 model/common.onnx 和字符集 model/common.json [default: model/common]
      --det-path <DET_PATH>
          目标检测模型路径 [default: model/common_det.onnx]
      --slide-match
          开启滑块识别
      --simple-slide-match
          开启简单滑块识别
      --slide-compare
          开启坑位识别
  -h, --help
          Print help

测试是否启动成功，可以通过直接 GET/POST 访问 http:https://{host}:{port}/ping 来测试，如果返回 pong 则启动成功。

http:https://{host}:{port}/{opt}/{img_type}/{ret_type}

opt:
  ocr               内容识别
  old               旧版模型内容识别
  det               目标检测
  ocr_probability   内容概率识别
  old_probability   旧版模型内容概率识别
  match             滑块匹配
  simple_match      简单滑块匹配
  compare           坑位匹配

img_type:
  file          文件，即 multipart/form-data
  b64           base64，即 {"a": encode(bytes), "b": encode(bytes)}

ret_type:
  json          json，成功 {"status": 200, "result": object}，失败 {"status": 404, "msg": "失败原因"}
  text          文本，失败返回空文本

import requests
import base64

host = "http:https://127.0.0.1:9898"
file = open('./image/3.png', 'rb').read()

# 测试 jsonp，只能使用 b64，不能使用 file
api_url = f"{host}/ocr/b64/text" 
resp = requests.get(api_url, params = {
  "callback": "handle",
  "image": base64.b64encode(file).decode(),
})
print(f"jsonp, api_url={api_url}, resp.text={resp.text}")

# 测试 ocr
api_url = f"{host}/ocr/file/text"
resp = requests.post(api_url, files={'image': file})
print(f"api_url={api_url}, resp.text={resp.text}")

cuda 和 cuDNN 都需要安装好。

CUDA 12 构建需要 cuDNN 9.x。

CUDA 11 构建需要 cuDNN 8.x。

不确定 cuda 10 是否有效。

默认使用静态链接，构建时将会自动下载链接库，请设置好代理，cuda 特性不支持静态链接（会自己下载动态链接库）。

如果要指定静态链接库的路径，可以设置环境变量 ORT_LIB_LOCATION，设置后将不会自动下载链接库。

例如，库路径为 onnxruntime\build\Windows\Release\Release\onnxruntime.lib，则 ORT_LIB_LOCATION 设置为 onnxruntime\build\Windows\Release。

默认开启 download-binaries 特性，自动下载链接库。

自动下载的链接库存放在 C:\Users\<用户名>\AppData\ort.pyke.io。

开启动态链接特性 ddddocr = { git = "https://github.com/86maid/ddddocr.git", branch = "master", features = ["load-dynamic"] }

开启 load-dynamic 特性后，可以使用 Ddddocr::set_onnxruntime_path 指定 onnxruntime 动态链接库的路径。

开启 load-dynamic 特性后，构建时将不会自动下载 onnxruntime 链接库。

请手动下载 onnxruntime 链接库，并将其放置在程序运行目录下（或系统 API 目录），这样无需再次调用 Ddddocr::set_onnxruntime_path。

windows 静态链接失败，请安装 vs2022。

linux x86-64 静态链接失败，请安装 gcc11 和 g++11，ubuntu ≥ 20.04。

linux arm64 静态链接失败，需要 glibc ≥ 2.35 （Ubuntu ≥ 22.04）。

macOS 静态链接失败，需要 macOS ≥ 10.15。

cuda 在执行 cargo test 的时候可能会 painc (exit code: 0xc000007b)，这是因为自动生成的动态链接库是在 target/debug 目录下，需要手动复制到 target/debug/deps 目录下（cuda 目前不支持静态链接）。

动态链接需要 1.18.x 版本的 onnxruntime。

更多疑难杂症，请跳转至 ort.pyke.io。