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
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
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
运行环境.net 5.0>Python 3.7>ASP.NET Core Razor Page Application 5.0 源代码分支(featuresinvoice_ocr)RazorPageCleanArchitecturefeaturesinvoice_ocrPaddleOCR Web API (CentOS 阿里云主机) PaddlePaddle/PaddleOCRHangfire Dashboard HangfireIO/Hangfire技术栈ASP.NET CoreJquery/JavascriptEasyUIPython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 2.0.0python3.7glibc 2.23cuDNN 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 $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash
您也可以访问[DockerHub](https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/)获取与您机器适配的镜像。
# ctrl+P+Q可退出docker 容器，重新进入docker 容器使用如下命令
sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash2. 安装PaddlePaddle 2.0pip3 install --upgrade pip
如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装
python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
更多的版本需求，请参照[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。3. 克隆PaddleOCR repo代码【推荐】git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
如果因为网络问题无法pull成功，也可选择使用码云上的托管：
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR
注：码云托管代码可能无法实时同步本github项目更新，存在3~5天延时，请优先使用推荐方式。4. 安装第三方库cd PaddleOCR
pip3 install -r requirements.txt
**如果有问题可以留言,我会帮你处理**
## 重点代码分析
httpClient调用PaddleOCR API
开始自动失败重试策略
```js
services.AddHttpClient("ocr", c =>
{
c.baseAddress = new Uri("https://paddleocr.i247365.net/predict/ocr_system");
c.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));
})
.AddTransientHttpErrorPolicy(policy => policy.WaitAndRetryAsync(3, _ => TimeSpan.FromMilliseconds(1000))); ;
public void Recognition(int id)
{
using (var client = _httpClientFactory.CreateClient("ocr"))
{
var invoice = _context.Invoices.Find(id);
var imgfile = Path.Combine(Directory.GetCurrentDirectory(), invoice.AttachmentUrl);
var bytes = File.ReadAllBytes(imgfile);
string base64string = Convert.Tobase64String(bytes);
var response = client.PostAsJsonAsync("", new { images = new string[] { base64string } }).Result;
}
Console.WriteLine($"{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(`
${index + 1}${item.Text}
`);
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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RazorPageCleanArchitecturefeaturesinvoice_ocr：https://github.com/neozhu/RazorPageCleanArchitecture
