一切福田，不離方寸，從心而覓，感無不通。

PaddleOCR服务部署-并通过Java进行调用

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
在这里插入图片描述

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：

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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

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

 

安装好之后查看一下
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

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

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#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

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#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

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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：
在这里插入图片描述

Java调取

我们可以通过Java代码进行服务的调取，代码如下：

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/**
* @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
在这里插入图片描述

控制台输出结果
在这里插入图片描述
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

 

from:https://blog.csdn.net/f2315895270/article/details/128150679

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