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前言
PaddleOCR是一个基于飞桨开发的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）系统。其技术体系包括文字检测、文字识别、文本方向检测和图像处理等模块。
一、环境搭建准备
Windows和Mac用户推荐使用Anaconda搭建Python环境，Linux用户建议使用docker搭建Python环境。
已搭建过查看环境：
确认python的版本是否满足要求：python --version
确认 pip 的版本是否满足要求：python -m ensurepip
同时查看：python -m pip --version
注：pip 版本为 20.2.2 或更高版本
方式1：安装Anaconda搭建
python集成环境Anaconda工具包，安装完Anaconda后，可以安装python环境，以及numpy等所需的工具包环境
1. Anaconda下载地址: 点击
默认安装位置为C盘，建议将安装位置更改到D盘，勾选conda加入环境变量，忽略警告，
安装完成后，打开终端并创建conda环境：左下角Windows Start Menu -> Anaconda3 -> Anaconda Prompt启动控制台：
2. 创建新的conda环境
在命令行输入以下命令（此处为加速下载，使用清华源）
conda create --name paddle_env python=3.10 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
该命令会创建1个名为paddle_env、python版本为3.10的可执行环境，根据网络状态，需要花费一段时间。
方式2. 直接安装python
python下载地址：https://www.python.org/downloads/
点击Download后进入版本界面，根据系统选择合适的版本，
windows installer：exe可执行文件，安装比较方便。(windows下可执行文件一般是exe,msi等)；
windows embeddable package:
注：安装Python尽量选择最新版本的上一版本，本人使用最新版各种出错，无奈卸载重新下载另一版本才成功。
安装Python时记得勾选Add Python To Path。
安装完成进入Windows终端测试Python是否安装成功：若出现"不是内部或外部命令，也不是可运行的程序", 请及时检查环境变量中是否存在 python安装的路径。
手动添加环境变量：右键【此电脑】属性–高级系统设置----高级–环境变量
二、安装CPU版本
1. 安装PaddlePaddle
执行以下命令（速度快）：
python -m pip install paddlepaddle==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
或者
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
速度慢：
python3 -m pip install paddlepaddle==2.6.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
如果提示升级pip，执行以下命令（三选一）：
python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade pip
注：请确认需要安装 PaddlePaddle 的 Python 是您预期的位置，因为您计算机可能有多个 Python。根据您的环境您可能需要将说明中所有命令行中的 python 替换为具体的 Python 路径。
2、安装PaddleOCR whl包
执行以下命令：推荐使用2.6.0以上版本（最新版是2.7，所以我写的是大于版本2.6.0）
pip install "paddleocr>=2.6.0"
对于Windows环境用户：直接通过pip安装的shapely库可能出现“找不到指定模块”的问题。建议下载shapely安装包完成安装。
1.下载安装whl以及确定Python适配版本（请自行搜索）
2.将 wheel 包下载到本地：
python -m pip download paddlepaddle==2.6.0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/openblas/avx/stable.html --no-index --no-deps
3.再本地安装：
python -m pip install [name].whl #（[name]为 wheel 包名称）
提示：
如果同时使用whl包安装了paddleocr，其优先级大于通过paddleocr.py调用PaddleOCR类，whl包未更新时会导致程序异常。
如果出现 module ‘cv2’ has no attribute 'INTER_NEAREST’错误，需要首先删除所有opencv相关包，然后重新安装4.2.0.32版本的headless opencv：pip install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32。
验证安装
需要先在终端里打开python，在Python在运行
import paddle
paddle.utils.run_check()
如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，即成功。
注：需要先在终端里运行python，然后再输入运行。
如何卸载
python -m pip uninstall paddlepaddle
三、安装和运行标注工具PPOCRLabel
1. 获取源代码
PaddleOCR2.7版本：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
在PaddleOCR2.7文件夹下打开终端运行：
pip3 install -r requirements.txt #安装第三方依赖库
2. 安装运行
（1） 方法1：终端运行（通过whl包安装与运行）
pip install PPOCRLabel # 安装
在PaddleOCR2.7文件夹下打开终端运行
PPOCRLabel --lang ch # 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
PPOCRLabel --lang ch --kie True # 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签。
注：如若出现了类似反馈， ppocr WARNING: When args.layout is false, args.ocr is automatically set to false，可以忽略，能正常使用。
此后会弹出PPOCRLabel窗口。
注：通过whl包安装PPOCRLabel会自动下载paddleocr whl包，其中shapely依赖可能会出现找不到指定模块的问题。建议从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely下载shapely安装包完成安装。
3. 使用PPOCRLabel
1、打开文件夹：在菜单栏点击 “文件”–"打开目录"选择待标记图片的文件夹。只能选择文件夹，不能选择单个文件。
2、自动标注：点击“自动标注”，使用PP-OCR超轻量模型对图片文件名前图片状态为“X” 的图片进行自动标注。
3、手动标注：点击“矩形标注”（推荐直接在英文模式下点击键盘中的“W”)，用户可对当前图片中模型未检出的部分进行手动绘制标记框。点击键盘Q，则使用多点标注模式，用户依次点击4个点后，双击左键表示标注完成。
4、注：在使用矩形标注时如果经常性闪退，建议使用多点标注，结合实际更换方法。
标记框绘制完成后，用户点击“确认”，检测框会先被预分配一个“待识别”标签，可以在框选的文字右键–重识别此区块。“待识别”内容就会更新。
5、重新识别：将图片中的所有检测画绘制/调整完成后，点击“重新识别”，PP-OCR模型会对当前图片中的所有检测框重新识别。
6、内容更改：单击识别结果，对不准确的识别结果进行手动更改。
7、确认标记：点击 “确认”，图片状态切换为“√，跳转至下一张。
8、删除：点击“删除图像”，图片将会被删除至回收站。
9、导出结果：用户可以通过菜单中“文件-导出标记结果”手动导出，同时也可以点击“文件-自动导出标记结果”开启自动导出。自动导出：点击“文件 - 自动导出标记结果”后，用户每确认过一张图片，程序自动将标记结果写入Label.txt中。若未开启此选项，则检测到用户手动确认过5张图片后进行自动导出。默认情况下自动导出功能为关闭状态。
10、手动确认过的标记将会被存放在所打开图片文件夹下的Label.txt中。在菜单栏点击 “文件”–"导出识别结果"后，会将此类图片的识别训练数据保存在crop_img文件夹下，识别标签保存在rec_gt.txt中。
Label.txt：检测标签，可直接用于PPOCR检测模型训练。用户每确认5张检测结果后，程序会进行自动写入。当用户关闭应用程序或切换文件路径后同样会进行写入。
fileState.txt：图片状态标记文件，保存当前文件夹下已经被用户手动确认过的图片名称。
Cache.cach：缓存文件，保存模型自动识别的结果。
rec_gt.txt：识别标签。可直接用于PPOCR识别模型训练。需用户手动点击菜单栏文件–导出识别结果后产生。
crop_img：识别数据。按照检测框切割后的图片。与rec_gt.txt同时产生。
注：PPOCRLabel不支持对纯中文文件名的图片进行自动标注。
提示：修改识别结果时，文字如果出现突然不能输入中文，或者输入法不出现等，建议先对已标注进行保存，然后重置界面与保存地址，退出程序，再次运行即可正常（内容少的临时解决方法：复制粘贴文字进行修改）。
问题汇总
如果标注时打框就闪退，
修改以下文件
1、D:\Python310\Lib\site-packages\PPOCRLabel\libs\canvas.py（根据自己的Python安装位置找）中
p.drawRect(leftTop.x(), leftTop.y(), rectWidth, rectHeight
改为
p.drawRect(int(leftTop.x()), int(leftTop.y()), int(rectWidth), int(rectHeight))
p.drawLine(self.prevPoint.x(), 0, self.prevPoint.x(), self.pixmap.height())
改为
p.drawLine(int(self.prevPoint.x()), 0, int(self.prevPoint.x()), self.pixmap.height())
p.drawLine(0, self.prevPoint.y(), self.pixmap.width(), self.prevPoint.y())
改为
p.drawLine(0, int(self.prevPoint.y()), self.pixmap.width(), int(self.prevPoint.y()))
2、D:\Python310\Lib\site-packages\PPOCRLabel\PPOCRLabel.py 中
bar.setValue(bar.value() + bar.singleStep() * units)
改为
bar.setValue(int(bar.value() + bar.singleStep() * units))
建议：如果下载验证中途出现各种问题建议彻底删除相关所有软件再重新安装，本人使用中因为版本及软件卸载遗留的问题等出现了多种莫名的问题，无奈选择彻底卸载重装重来一遍就OK了！！
3、启动报错
添加环境变量
os.environ[“KMP_DUPLICATE_LIB_OK”]=“TRUE”`