PaddleOCR服务部署-并通过Java进行调用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PaddleOCR服务部署-并通过Java进行调用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

上一篇讲了PaddleOCR的简单使用,但是最终的目的肯定是要将它进行服务部署方便我们调用的,这里介绍一下他的服务部署方式

选择部署方式

官方推荐有以下几种:
Python 推理
C++ 推理
Serving 服务化部署(Python/C++)
Paddle-Lite 端侧部署(ARM CPU/OpenCL ARM GPU)
Paddle.js 部署

各个方式优缺点如下
PaddleOCR服务部署-并通过Java进行调用

由于我本身是做Java开发,不会Python,所以采用Serving 服务化部署
PaddleOCR提供2种服务部署方式:

基于PaddleHub Serving的部署;
基于PaddleServing的部署

我选择的是通过PaddleHub Serving进行部署

安装Hub Serving

准备环境

pip install paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

安装好之后查看一下
PaddleOCR服务部署-并通过Java进行调用

下载推理模型

PaddleOCR下新建‘inference’文件夹,准备推理模型并放到‘inference’文件夹里面,默认使用的是v1.1版的超轻量模型
PaddleOCR服务部署-并通过Java进行调用

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/quickstart.md

默认模型路径为:
检测模型:./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_infer/
识别模型:./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_infer/
方向分类器:./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_infer/
模型路径可在params.py中查看和修改。 更多模型可以从PaddleOCR提供的模型库下载,也可以替换成自己训练转换好的模型。

安装服务模块

#在Linux环境下,安装示例如下:
# 安装检测服务模块:  
hub install deploy/hubserving/ocr_det/

# 或,安装识别服务模块:  
hub install deploy/hubserving/ocr_rec/

# 或,安装检测+识别串联服务模块:  
hub install deploy/hubserving/ocr_system/
#在Windows环境下(文件夹的分隔符为\),安装示例如下:
# 安装检测服务模块:  
hub install deploy\hubserving\ocr_det\

# 或,安装识别服务模块:  
hub install deploy\hubserving\ocr_rec\

# 或,安装检测+识别串联服务模块:
hub install deploy\hubserving\ocr_system\

这里最好把这几个模块都安装上,不然启动的时候会报错

启动服务

启动方式分两种,一种是全局启动,一种是指定到路径启动

#全局启动
hub serving start -m ocr_system

我这里采用的是指定路径启动,需要切换到hubserving目录下通过命令

hub serving start -c deploy\hubserving\ocr_system\config.json

启动的其他参数参照官方文档说明

**注意:**如果启动报错xxx路径找不到,去PaddleOCR\deploy\hubserving下的ocr_system、ocr_det、ocr_rec的params.py文件,将所有的model_dir
替换为符合win格式的绝对路径即可;

这样就完成了一个服务化API的部署,使用默认端口号8868。
访问示例:
python tools/test_hubserving.py --server_url=http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system --image_dir=img/22.jpg
输出结果:
PaddleOCR服务部署-并通过Java进行调用

Java调取

我们可以通过Java代码进行服务的调取,代码如下:

/**
 * @author: fueen
 * @createTime: 2022/11/28 10:01
 */
@RestController
@RequestMapping("/paddleocr")
public class PaddleOCRController {

    @PostMapping("/upload")
    public String fileUpload(@RequestParam("file") MultipartFile file, HttpServletRequest req, Model model){
        try {
            //接收上传文件
            //Receiving uploaded files
            String fileName = System.currentTimeMillis()+file.getOriginalFilename();
            String destFileName=req.getServletContext().getRealPath("")+"uploaded"+ File.separator+fileName;
            File destFile = new File(destFileName);
            destFile.getParentFile().mkdirs();
            System.out.println(destFile);
            file.transferTo(destFile);
            //向前端模板引擎传入上传文件的地址
            //The address of the uploaded file is passed in to the front-end template engine
            model.addAttribute("fileName","uploaded\\"+fileName);
            model.addAttribute("path",destFile);
            //开始准备请求API
            //Start preparing the request API
            //创建请求头
            //Create request header
            HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
            //设置请求头格式
            //Set the request header format
            headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
            //构建请求参数
            //Build request parameters
            MultiValueMap<String, String> map = new LinkedMultiValueMap<String, String>();
            //读入静态资源文件
            //Read the static resource file
            InputStream imagePath = new FileInputStream(destFile);
            //添加请求参数images,并将Base64编码的图片传入
            //Add the request parameter Images and pass in the Base64 encoded image
            map.add("images", ImageToBase64(imagePath));
            //构建请求
            //Build request
            HttpEntity<MultiValueMap<String, String>> request = new HttpEntity<MultiValueMap<String, String>>(map, headers);
            RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
            //发送请求
            //Send the request
            Map json = restTemplate.postForEntity("http://127.0.0.1:8868/predict/ocr_system", request, Map.class).getBody();
            System.out.println(json);
            //解析Json返回值
            //Parse the Json return value
            List<List<Map>> json1 = (List<List<Map>>) json.get("results");
            //获取文件目录为后面画图做准备
            //Get the file directory to prepare for later drawing
            String tarImgPath = destFile.toString();
            File srcImgFile = new File(tarImgPath);
            System.out.println(srcImgFile);
            //文件流转化为图片
            //The file flows into images
            Image srcImg = ImageIO.read(srcImgFile);
            if (null == srcImg){
                return "什么也没有,结束!";
            }
            //获取图片的宽
            //Gets the width of the image
            int srcImgWidth = srcImg.getWidth(null);
            //获取图片的高
            //Get the height of the image
            int srcImgHeight = srcImg.getHeight(null);
            //开始绘图主流程,创建画板设置画笔颜色等
            //Start drawing main flow, create artboard, set brush color, etc
            BufferedImage bufImg = new BufferedImage(srcImgWidth, srcImgHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
            Graphics2D g = bufImg.createGraphics();
            g.setColor(Color.red);
            g.drawImage(srcImg, 0, 0, srcImgWidth, srcImgHeight, null);
            //循环遍历出所有内容
            //Loop through everything
            for (int i = 0; i < json1.get(0).size(); i++) {
                System.out.println("当前的文字是:" + json1.get(0).get(i).get("text"));
                System.out.println("可能的概率为:" + json1.get(0).get(i).get("confidence"));
                List<List<Integer>> json2 = (List<List<Integer>>) json1.get(0).get(i).get("text_region");
                System.out.println("文字的坐标" + json2);
                int x = json2.get(0).get(0);
                int y = json2.get(0).get(1);
                int w = json2.get(1).get(0)-json2.get(0).get(0);
                int h = json2.get(2).get(1)-json2.get(0).get(1);
                g.drawRect(x,y,w,h);  //画出水印   Draw the watermark
            }
            //将内容提交到前端模板引擎
            //Submit the content to the front-end template engine
            model.addAttribute("z",json1.get(0));
            g.dispose();
            // 输出图片
            //The output image
            FileOutputStream outImgStream = new FileOutputStream(tarImgPath);
            ImageIO.write(bufImg, "png", outImgStream);
            System.out.println("画图完毕");
            outImgStream.flush();
            outImgStream.close();
        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
            return "上传失败," + e.getMessage();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            return "上传失败," + e.getMessage();
        }
        return "OK";
    }
    private String ImageToBase64(InputStream imgPath) {
        byte[] data = null;
        // 读取图片字节数组
        //Read the image byte array
        try {
            InputStream in = imgPath;
            System.out.println(imgPath);
            data = new byte[in.available()];
            in.read(data);
            in.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 对字节数组Base64编码
        //Base64 encoding of byte array
        BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
        // 返回Base64编码过的字节数组字符串
        //Returns a Base64 encoded byte array string
        //System.out.println("图片转换Base64:" + encoder.encode(Objects.requireNonNull(data)));
        return encoder.encode(Objects.requireNonNull(data));
    }

}

然后运行,通过postman调取接口进行测试
PaddleOCR服务部署-并通过Java进行调用

控制台输出结果
PaddleOCR服务部署-并通过Java进行调用
完成!后面可以根据自己的业务需求来进行不同的处理修改文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-400508.html

到了这里,关于PaddleOCR服务部署-并通过Java进行调用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Java服务器调用Python服务器进行交互:基于Http协议的Restful风格调用(Springboot/FastApi)

    实现Java服务器调用Python服务器进行交互以及数据传输,可采用以下方法,亲测有效: 基于Restful风格进行请求调用: 框架 : Java服务器采用Springboot框架进行搭建服务 python服务器采用FastApi框架进行搭建服务 思路 :前端–Java–python–Java–前端 代码设计 :Axios-@PostMapping-请求

    2024年04月26日
    浏览(44)
  • 本地MinIO存储服务通过Java程序结合Cpolar内网穿透进行远程连接

    MinIO是一款高性能、分布式的对象存储系统,它可以100%的运行在标准硬件上,即X86等低成本机器也能够很好的运行MinIO。它的优点包括高性能、高可用性、易于部署和管理、支持多租户等。 Cpolar内网穿透提供了更高的安全性和隐私保护,通过使用加密通信通道,Cpolar技术可以

    2024年01月21日
    浏览(60)
  • JAVA开发与运维(怎么通过docker部署微服务jar包)

    目标: 通过docker的方式部署微服务。 我们通过java开发的微服务可以打成jar包,我们可以直接通过裸机部署,也可以通过docker来部署,本文介绍通过docker来部署微服务。 Docker 是一个用于开发,交付和运行应用程序的开放平台。 Docker 将应用程序与基础架构分开,从而可以快速

    2024年02月09日
    浏览(44)
  • Unity 调用Java | 调用aar包 | 调用jar包 | Java内部类,附带实例,看我一篇就够啦~

    🚀 你生命的前半辈子或许属于别人,活在别人的认为里。 🌞  那便把后半辈子还给你自己,去追随你内在的声音。 请热爱生活,更热爱自己,不要在弥留之际才后悔,这一生过的是那样无趣。 在Assets目录下,如果没有Plugins目录,请 自行创建 ; 该目录是Unity 特殊文件夹之

    2023年04月13日
    浏览(45)
  • 微服务之以nacos注册中心,以gateway路由转发服务调用实例(第一篇)

    nacos 2.1.1 springCloud 2021.0.7 springboot 2.6.14 spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery 2021.1 spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config 2021.1 新建仓库 可使用github/gitlab/码云等其它代码库,建立自己的项目仓库 我这里使用的是码云 码云地址 拉取仓库项目 git clone 你新建的仓库地址 下载后,用idea打开(这

    2024年02月07日
    浏览(42)
  • PaddleOCR Docker 容器快捷调用,快捷调用OCR API

    OCR可以用于清洗数据、文字识别,还是挺有用的,paddleOCR是一个开源的COR工具,效果还是不错的,现在paddleOCR迎来大更新,搞一把新的api接口,直接用起来。直接写调用代码去调用OCR即可,不用关心docker算法启动细节。 如果想直接执行OCR服务,请直接看最后一个章节,启动

    2024年01月16日
    浏览(42)
  • k8s服务部署核心流程:以Jenkins为核心,从Gitee拉取代码,然后进行maven构建,之后使用docker命令打镜像,并推送镜像到harbor仓库,之后远程调用k8s命令创建服务

    前提是我们在自己电脑上模拟整个流程。 假设我们需要搭建一主一从的k8s集群,那就需要安装VMvare和Centos7(点击我查看安装文档), 然后就可以在这两个虚拟机上搭建k8s集群了(点击我查看安装文档), 一个最简单的devops流程已经在标题中写明了, 其中可以搭建gitlab(点

    2024年02月02日
    浏览(61)
  • [C#]利用paddleocr进行表格识别

    【官方框架地址】 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git 【算法介绍】 PaddleOCR表格识别是PaddlePaddle开源项目中的一个强大功能,它利用深度学习技术实现了对各类表格的高精度识别。PaddleOCR表格识别能够处理各种复杂的表格,包括但不限于Excel、CSV和PDF表格,具有广泛的应用场

    2024年01月16日
    浏览(44)
  • 通过OrbStack对docker进行安装和部署

    OrbStack is a fast, light, and simple way to run Docker containers and Linux machines on macOS. You can think of it as a supercharged WSL and Docker Desktop replacement, all in one easy-to-use app. 将其配置和数据等等挂载到数据卷以持久化到宿主机,并使用 具名挂载 (主机数据卷名称:容器文件路径)进行管理。 创建三

    2024年02月12日
    浏览(46)
  • 百度paddleocr GPU版部署

    显卡:NVIDIA GeForce RTX 4070,Nvidia驱动程序版本:537.13 Nvidia驱动程序能支持的最高cuda版本:12.2.138 Python:python3.10.11。试过python3.12,安装paddleocr失败,找不到相关模块。 飞桨版本:2.6,操作系统:windows 10,安装方式:pip,计算平台:CUDA12.0(飞桨2.6最高支持CUDA12.0) CUDA工具包

    2024年03月16日
    浏览(51)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包