OCR API - 智能数字识别接口

功能特性

强大而简洁的 OCR API，为您的应用提供智能数字识别能力

高精度识别

基于 PaddleOCR 深度学习模型，专门优化数字识别场景，识别准确率高

Token 校验

内置简易的 access_token 校验机制，保护 API 接口安全，防止未授权访问

灵活部署

支持 Docker 容器化部署和本地源码运行，CPU 和 GPU 版本可选

简洁 API

RESTful API 设计，易于集成到现有系统，支持 HTTP 调试工具测试

版本稳定

基于 PaddlePaddle 2.5.2 稳定版本，确保兼容性和可靠性，避免版本冲突

配置灵活

通过 JSON 配置文件轻松管理 access_token，支持开发和生产环境分离

工作原理

三步完成集成，快速开始使用 OCR 识别能力

1

配置认证

复制 config-dev.json 为 config.json 并填写自定义的 access_token

# 配置文件示例
{
"access_token": "your-custom-token"
}

2

安装依赖

选择适合您的部署方式安装依赖

CPU 版本


                                        pip install paddlepaddle==2.5.2

GPU 版本


                                        pip install paddlepaddle-gpu==2.5.2

3

启动服务

启动服务并通过 HTTP 客户端测试 API

# 启动服务
python main.py

# 或使用 uvicorn
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

常见问题

快速找到您关心的问题答案

为什么推荐使用 PaddlePaddle 2.5.2 版本？

经过测试，PaddlePaddle 2.5.2 版本在本地和 Docker 环境中都能稳定运行。更高版本（如 2.6.1）可能在本地正常运行，但在 Docker 打包后出现版本兼容问题。为了确保部署的稳定性，建议使用指定版本。

如何使用 Docker 部署？

项目支持 Docker CPU 和 GPU 版本部署。详细说明请参考：

• Docker CPU 版本说明
• Docker GPU 版本说明

如何测试 API 接口？

配置 http-client.env.json 后，可以在 test_main.http 文件中进行接口调试。确保 access_token 的值与 config.json 中配置的一致。

GPU 版本有什么要求？

使用 GPU 版本需要系统已安装 CUDA 环境。安装时使用 paddlepaddle-gpu==2.5.2 包，该版本会利用您的 GPU 资源进行加速计算，提高识别速度。

准备好开始了吗？

立即体验智能 OCR 数字识别，为您的应用添加强大的识别能力

查看完整文档

智能数字识别 API 接口