PaddleOCR MCP Server

--- comments: true --- # 文档图像预处理产线使用教程 ## 1. 文档图像预处理产线介绍 文档图像预处理产线集成了文档方向分类和形变矫正两大功能。文档方向分类可自动识别文档的四个方向（0°、90°、180°、270°），确保文档以正确的方向进行后续处理。文本图像矫正模型则用于修正文档拍摄或扫描过程中的几何扭曲，恢复文档的原始形状和比例。适用于数字化文档管理、OCR类任务前处理、以及任何需要提高文档图像质量的场景。通过自动化的方向校正与形变矫正，该模块显著提升了文档处理的准确性和效率，为用户提供更为可靠的图像分析基础。本产线同时提供了灵活的服务化部署方式，支持在多种硬件上使用多种编程语言调用。不仅如此，本产线也提供了二次开发的能力，您可以基于本产线在您自己的数据集上训练调优，训练后的模型也可以无缝集成。 <img src="https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/main/images/pipelines/doc_preprocessor/02.jpg"> <b>通用文档图像预处理产线中包含以下2个模块。每个模块均可独立进行训练和推理，并包含多个模型。有关详细信息，请点击相应模块以查看文档。</b> - [文档图像方向分类模块](../module_usage/doc_img_orientation_classification.md)（可选） - [文本图像矫正模块](../module_usage/text_image_unwarping.md)（可选） 在本产线中，您可以根据下方的基准测试数据选择使用的模型。 > 推理耗时仅包含模型推理耗时，不包含前后处理耗时。 <details> <summary> <b>文档图像方向分类模块（可选）：</b></summary> <table> <thead> <tr> <th>模型</th><th>模型下载链接</th> <th>Top-1 Acc（%）</th> <th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th> <th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th> <th>模型存储大小（MB）</th> <th>介绍</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>PP-LCNet_x1_0_doc_ori</td> <td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-LCNet_x1_0_doc_ori_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-LCNet_x1_0_doc_ori_pretrained.pdparams">训练模型</a></td> <td>99.06</td> <td>2.62 / 0.59</td> <td>3.24 / 1.19</td> <td>7</td> <td>基于PP-LCNet_x1_0的文档图像分类模型，含有四个类别，即0度，90度，180度，270度</td> </tr> </tbody> </table> </details> <details> <summary> <b>文本图像矫正模块（可选）：</b></summary> <table> <thead> <tr> <th>模型</th><th>模型下载链接</th> <th>CER </th> <th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th> <th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th> <th>模型存储大小（MB）</th> <th>介绍</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>UVDoc</td> <td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/UVDoc_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/UVDoc_pretrained.pdparams">训练模型</a></td> <td>0.179</td> <td>19.05 / 19.05</td> <td>- / 869.82</td> <td>30.3</td> <td>高精度文本图像矫正模型</td> </tr> </tbody> </table> </details> <details> <summary> <b>测试环境说明：</b></summary> <ul> <li><b>性能测试环境</b> <ul> <li><strong>测试数据集： </strong> <ul> <li>文档图像方向分类模型：自建的内部数据集，覆盖证件和文档等多个场景，包含 1000 张图片。</li> <li> 文本图像矫正模型：<a href="https://www3.cs.stonybrook.edu/~cvl/docunet.html">DocUNet。</a></li> </ul> </li> <li><strong>硬件配置：</strong> <ul> <li>GPU：NVIDIA Tesla T4</li> <li>CPU：Intel Xeon Gold 6271C @ 2.60GHz</li> </ul> </li> <li><strong>软件环境：</strong> <ul> <li>Ubuntu 20.04 / CUDA 11.8 / cuDNN 8.9 / TensorRT 8.6.1.6</li> <li>paddlepaddle 3.0.0 / paddleocr 3.0.3</li> </ul> </li> </ul> </li> <li><b>推理模式说明</b></li> </ul> <table border="1"> <thead> <tr> <th>模式</th> <th>GPU配置</th> <th>CPU配置</th> <th>加速技术组合</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>常规模式</td> <td>FP32精度 / 无TRT加速</td> <td>FP32精度 / 8线程</td> <td>PaddleInference</td> </tr> <tr> <td>高性能模式</td> <td>选择先验精度类型和加速策略的最优组合</td> <td>FP32精度 / 8线程</td> <td>选择先验最优后端（Paddle/OpenVINO/TRT等）</td> </tr> </tbody> </table> </details> ## 2. 快速开始 在本地使用通用文档图像预处理产线前，请确保您已经按照[安装教程](../installation.md)完成了wheel包安装。安装完成后，可以在本地使用命令行体验或 Python 集成。 **请注意，如果在执行过程中遇到程序失去响应、程序异常退出、内存资源耗尽、推理速度极慢等问题，请尝试参考文档调整配置，例如关闭不需要使用的功能或使用更轻量的模型。** ### 2.1 命令行方式体验 一行命令即可快速体验 doc_preprocessor 产线效果： ```bash paddleocr doc_preprocessor -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/demo_image/doc_test_rotated.jpg # 通过 --use_doc_orientation_classify 指定是否使用文档方向分类模型 paddleocr doc_preprocessor -i ./doc_test_rotated.jpg --use_doc_orientation_classify True # 通过 --use_doc_unwarping 指定是否使用文本图像矫正模块 paddleocr doc_preprocessor -i ./doc_test_rotated.jpg --use_doc_unwarping True # 通过 --device 指定模型推理时使用 GPU paddleocr doc_preprocessor -i ./doc_test_rotated.jpg --device gpu ``` <details><summary><b>命令行支持更多参数设置，点击展开以查看命令行参数的详细说明</b></summary> <table> <thead> <tr> <th>参数</th> <th>参数说明</th> <th>参数类型</th> <th>默认值</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>input</code></td> <td>待预测数据，必填。 如图像文件或者PDF文件的本地路径：<code>/root/data/img.jpg</code>；<b>如URL链接</b>，如图像文件或PDF文件的网络URL：<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/demo_image/doc_test_rotated.jpg">示例</a>；<b>如本地目录</b>，该目录下需包含待预测图像，如本地路径：<code>/root/data/</code>(当前不支持目录中包含PDF文件的预测，PDF文件需要指定到具体文件路径)。 </td> <td><code>str</code></td> <td></td> </tr> <tr> <td><code>save_path</code></td> <td>指定推理结果文件保存的路径。如果不设置，推理结果将不会保存到本地。</td> <td><code>str</code></td> <td></td> </tr> <tr> <td><code>doc_orientation_classify_model_name</code></td> <td>文档方向分类模型的名称。如果不设置，将会使用产线默认模型。</td> <td><code>str</code></td> <td></td> </tr> <tr> <td><code>doc_orientation_classify_model_dir</code></td> <td>文档方向分类模型的目录路径。如果不设置，将会下载官方模型。</td> <td><code>str</code></td> <td></td> </tr> <tr> <td><code>doc_unwarping_model_name</code></td> <td>文本图像矫正模型的名称。如果不设置，将会使用产线默认模型。</td> <td><code>str</code></td> <td></td> </tr> <tr> <td><code>doc_unwarping_model_dir</code></td> <td>文本图像矫正模型的目录路径。如果不设置，将会下载官方模型。</td> <td><code>str</code></td> <td></td> </tr> <tr> <td><code>use_doc_orientation_classify</code></td> <td>是否加载并使用文档方向分类模块。如果不设置，将使用产线初始化的该参数值，默认初始化为<code>True</code>。 </td> <td><code>bool</code></td> <td></td> </tr> <tr> <td><code>use_doc_unwarping</code></td> <td>是否加载并使用文本图像矫正模块。如果不设置，将使用产线初始化的该参数值，默认初始化为<code>True</code>。 </td> <td><code>bool</code></td> <td></td> </tr> <tr> <td><code>device</code></td> <td>用于推理的设备。支持指定具体卡号： <ul> <li><b>CPU</b>：如 <code>cpu</code> 表示使用 CPU 进行推理；</li> <li><b>GPU</b>：如 <code>gpu:0</code> 表示使用第 1 块 GPU 进行推理；</li> <li><b>NPU</b>：如 <code>npu:0</code> 表示使用第 1 块 NPU 进行推理；</li> <li><b>XPU</b>：如 <code>xpu:0</code> 表示使用第 1 块 XPU 进行推理；</li> <li><b>MLU</b>：如 <code>mlu:0</code> 表示使用第 1 块 MLU 进行推理；</li> <li><b>DCU</b>：如 <code>dcu:0</code> 表示使用第 1 块 DCU 进行推理；</li> </ul>如果不设置，将默认使用产线初始化的该参数值，初始化时，会优先使用本地的 GPU 0号设备，如果没有，则使用 CPU 设备。 </td> <td><code>str</code></td> <td></td> </tr> <tr> <td><code>enable_hpi</code></td> <td>是否启用高性能推理。</td> <td><code>bool</code></td> <td><code>False</code></td> </tr> <tr> <td><code>use_tensorrt</code></td> <td>是否启用 Paddle Inference 的 TensorRT 子图引擎。如果模型不支持通过 TensorRT 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。<br/> 对于 CUDA 11.8 版本的飞桨，兼容的 TensorRT 版本为 8.x（x>=6），建议安装 TensorRT 8.6.1.6。<br/> </td> <td><code>bool</code></td> <td><code>False</code></td> </tr> <tr> <td><code>precision</code></td> <td>计算精度，如 fp32、fp16。</td> <td><code>str</code></td> <td><code>fp32</code></td> </tr> <tr> <td><code>enable_mkldnn</code></td> <td>是否启用 MKL-DNN 加速推理。如果 MKL-DNN 不可用或模型不支持通过 MKL-DNN 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。 </td> <td><code>bool</code></td> <td><code>True</code></td> </tr> <tr> <td><code>mkldnn_cache_capacity</code></td> <td> MKL-DNN 缓存容量。 </td> <td><code>int</code></td> <td><code>10</code></td> </tr> <tr> <td><code>cpu_threads</code></td> <td>在 CPU 上进行推理时使用的线程数。</td> <td><code>int</code></td> <td><code>8</code></td> </tr> <tr> <td><code>paddlex_config</code></td> <td>PaddleX产线配置文件路径。</td> <td><code>str</code></td> <td></td> </tr> </tbody> </table> </details> <br /> 运行结果会被打印到终端上，默认配置的 doc_preprocessor 产线的运行结果如下： ```bash {'res': {'input_path': '/root/.paddlex/predict_input/doc_test_rotated.jpg', 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_orientation_classify': True, 'use_doc_unwarping': True}, 'angle': 180}} ``` 可视化结果保存在`save_path`下，可视化结果如下： <img src="https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/main/images/pipelines/doc_preprocessor/02.jpg"/> ### 2.2 Python脚本方式集成 命令行方式是为了快速体验查看效果，一般来说，在项目中，往往需要通过代码集成，您可以通过几行代码即可完成产线的快速推理，推理代码如下： ```python from paddleocr import DocPreprocessor pipeline = DocPreprocessor() # docpp = DocPreprocessor(use_doc_orientation_classify=True) # 通过 use_doc_orientation_classify 指定是否使用文档方向分类模型 # docpp = DocPreprocessor(use_doc_unwarping=True) # 通过 use_doc_unwarping 指定是否使用文本图像矫正模块 # docpp = DocPreprocessor(device="gpu") # 通过 device 指定模型推理时使用 GPU output = pipeline.predict("./doc_test_rotated.jpg") for res in output: res.print() ## 打印预测的结构化输出 res.save_to_img("./output/") res.save_to_json("./output/") ``` 在上述 Python 脚本中，执行了如下几个步骤： （1）通过 `DocPreprocessor()` 实例化 doc_preprocessor 产线对象：具体参数说明如下： <table> <thead> <tr> <th>参数</th> <th>参数说明</th> <th>参数类型</th> <th>默认值</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>doc_orientation_classify_model_name</code></td> <td>文档方向分类模型的名称。如果设置为<code>None</code>，将会使用产线默认模型。</td> <td><code>str|None</code></td> <td><code>None</code></td> </tr> <tr> <td><code>doc_orientation_classify_model_dir</code></td> <td>文档方向分类模型的目录路径。如果设置为<code>None</code>，将会下载官方模型。</td> <td><code>str|None</code></td> <td><code>None</code></td> </tr> <tr> <td><code>doc_unwarping_model_name</code></td> <td>文本图像矫正模型的名称。如果设置为<code>None</code>，将会使用产线默认模型。</td> <td><code>str|None</code></td> <td><code>None</code></td> </tr> <tr> <td><code>doc_unwarping_model_dir</code></td> <td>文本图像矫正模型的目录路径。如果设置为<code>None</code>，将会下载官方模型。</td> <td><code>str|None</code></td> <td><code>None</code></td> </tr> <tr> <td><code>use_doc_orientation_classify</code></td> <td>是否加载并使用文档方向分类模块。如果设置为<code>None</code>，将使用产线初始化的该参数值，默认初始化为<code>True</code>。 </td> <td><code>bool|None</code></td> <td><code>None</code></td> </tr> <tr> <td><code>use_doc_unwarping</code></td> <td>是否加载并使用文本图像矫正模块。如果设置为<code>None</code>，将使用产线初始化的该参数值，默认初始化为<code>True</code>。 </td> <td><code>bool|None</code></td> <td><code>None</code></td> </tr> <tr> <td><code>device</code></td> <td>用于推理的设备。支持指定具体卡号： <ul> <li><b>CPU</b>：如 <code>cpu</code> 表示使用 CPU 进行推理；</li> <li><b>GPU</b>：如 <code>gpu:0</code> 表示使用第 1 块 GPU 进行推理；</li> <li><b>NPU</b>：如 <code>npu:0</code> 表示使用第 1 块 NPU 进行推理；</li> <li><b>XPU</b>：如 <code>xpu:0</code> 表示使用第 1 块 XPU 进行推理；</li> <li><b>MLU</b>：如 <code>mlu:0</code> 表示使用第 1 块 MLU 进行推理；</li> <li><b>DCU</b>：如 <code>dcu:0</code> 表示使用第 1 块 DCU 进行推理；</li> <li><b>None</b>：如果设置为<code>None</code>，将默认使用产线初始化的该参数值，初始化时，会优先使用本地的 GPU 0号设备，如果没有，则使用 CPU 设备。</li> </ul> </td> <td><code>str|None</code></td> <td><code>None</code></td> </tr> <tr> <td><code>enable_hpi</code></td> <td>是否启用高性能推理。</td> <td><code>bool</code></td> <td><code>False</code></td> </tr> <tr> <td><code>use_tensorrt</code></td> <td>是否启用 Paddle Inference 的 TensorRT 子图引擎。如果模型不支持通过 TensorRT 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。<br/> 对于 CUDA 11.8 版本的飞桨，兼容的 TensorRT 版本为 8.x（x>=6），建议安装 TensorRT 8.6.1.6。<br/> </td> <td><code>bool</code></td> <td><code>False</code></td> </tr> <tr> <td><code>precision</code></td> <td>计算精度，如 fp32、fp16。</td> <td><code>str</code></td> <td><code>"fp32"</code></td> </tr> <tr> <td><code>enable_mkldnn</code></td> <td>是否启用 MKL-DNN 加速推理。如果 MKL-DNN 不可用或模型不支持通过 MKL-DNN 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。 </td> <td><code>bool</code></td> <td><code>True</code></td> </tr> <tr> <td><code>mkldnn_cache_capacity</code></td> <td> MKL-DNN 缓存容量。 </td> <td><code>int</code></td> <td><code>10</code></td> </tr> <tr> <td><code>cpu_threads</code></td> <td>在 CPU 上进行推理时使用的线程数。</td> <td><code>int</code></td> <td><code>8</code></td> </tr> <tr> <td><code>paddlex_config</code></td> <td>PaddleX产线配置文件路径。</td> <td><code>str|None</code></td> <td><code>None</code></td> </tr> </tbody> </table> （2）调用 doc_preprocessor 产线对象的 `predict()` 方法进行推理预测，该方法会返回一个结果列表。 另外，产线还提供了 `predict_iter()` 方法。两者在参数接受和结果返回方面是完全一致的，区别在于 `predict_iter()` 返回的是一个 `generator`，能够逐步处理和获取预测结果，适合处理大型数据集或希望节省内存的场景。可以根据实际需求选择使用这两种方法中的任意一种。 以下是 `predict()` 方法的参数及其说明： <table> <thead> <tr> <th>参数</th> <th>参数说明</th> <th>参数类型</th> <th>默认值</th> </tr> </thead> <tr> <td><code>input</code></td> <td>待预测数据，支持多种输入类型，必填。 <ul> <li><b>Python Var</b>：如 <code>numpy.ndarray</code> 表示的图像数据；</li> <li><b>str</b>：如图像文件或者PDF文件的本地路径：<code>/root/data/img.jpg</code>；<b>如URL链接</b>，如图像文件或PDF文件的网络URL：<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/demo_image/doc_test_rotated.jpg">示例</a>；<b>如本地目录</b>，该目录下需包含待预测图像，如本地路径：<code>/root/data/</code>(当前不支持目录中包含PDF文件的预测，PDF文件需要指定到具体文件路径)；</li> <li><b>list</b>：列表元素需为上述类型数据，如<code>[numpy.ndarray, numpy.ndarray]</code>，<code>["/root/data/img1.jpg", "/root/data/img2.jpg"]</code>，<code>["/root/data1", "/root/data2"]</code>。</li> </ul> </td> <td><code>Python Var|str|list</code></td> <td></td> </tr> <tr> <td><code>use_doc_orientation_classify</code></td> <td>是否在推理时使用文档方向分类模块。</td> <td><code>bool|None</code></td> <td><code>None</code></td> </tr> <tr> <td><code>use_doc_unwarping</code></td> <td>是否在推理时使用文本图像矫正模块。</td> <td><code>bool|None</code></td> <td><code>None</code></td> </tr> </table> （3）对预测结果进行处理，每个样本的预测结果均为对应的Result对象，且支持打印、保存为图片、保存为`json`文件的操作: <table> <thead> <tr> <th>方法</th> <th>方法说明</th> <th>参数</th> <th>参数类型</th> <th>参数说明</th> <th>默认值</th> </tr> </thead> <tr> <td rowspan="3"><code>print()</code></td> <td rowspan="3">打印结果到终端</td> <td><code>format_json</code></td> <td><code>bool</code></td> <td>是否对输出内容进行使用 <code>JSON</code> 缩进格式化</td> <td><code>True</code></td> </tr> <tr> <td><code>indent</code></td> <td><code>int</code></td> <td>指定缩进级别，以美化输出的 <code>JSON</code> 数据，使其更具可读性，仅当 <code>format_json</code> 为 <code>True</code> 时有效</td> <td>4</td> </tr> <tr> <td><code>ensure_ascii</code></td> <td><code>bool</code></td> <td>控制是否将非 <code>ASCII</code> 字符转义为 <code>Unicode</code>。设置为 <code>True</code> 时，所有非 <code>ASCII</code> 字符将被转义；<code>False</code> 则保留原始字符，仅当<code>format_json</code>为<code>True</code>时有效</td> <td><code>False</code></td> </tr> <tr> <td rowspan="3"><code>save_to_json()</code></td> <td rowspan="3">将结果保存为json格式的文件</td> <td><code>save_path</code></td> <td><code>str</code></td> <td>保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致</td> <td>无</td> </tr> <tr> <td><code>indent</code></td> <td><code>int</code></td> <td>指定缩进级别，以美化输出的 <code>JSON</code> 数据，使其更具可读性，仅当 <code>format_json</code> 为 <code>True</code> 时有效</td> <td>4</td> </tr> <tr> <td><code>ensure_ascii</code></td> <td><code>bool</code></td> <td>控制是否将非 <code>ASCII</code> 字符转义为 <code>Unicode</code>。设置为 <code>True</code> 时，所有非 <code>ASCII</code> 字符将被转义；<code>False</code> 则保留原始字符，仅当<code>format_json</code>为<code>True</code>时有效</td> <td><code>False</code></td> </tr> <tr> <td><code>save_to_img()</code></td> <td>将结果保存为图像格式的文件</td> <td><code>save_path</code></td> <td><code>str</code></td> <td>保存的文件路径，支持目录或文件路径</td> <td>无</td> </tr> </table> - 调用`print()` 方法会将结果打印到终端，打印到终端的内容解释如下： - `input_path`: `(str)` 待预测图像的输入路径 - `page_index`: `(Union[int, None])` 如果输入是PDF文件，则表示当前是PDF的第几页，否则为 `None` - `model_settings`: `(Dict[str, bool])` 配置产线所需的模型参数 - `use_doc_orientation_classify`: `(bool)` 控制是否启用文档方向分类模块 - `use_doc_unwarping`: `(bool)` 控制是否启用文本图像矫正模块 - `angle`: `(int)` 文档方向分类的预测结果。启用时取值为[0,90,180,270]；未启用时为-1 - 调用`save_to_json()` 方法会将上述内容保存到指定的`save_path`中，如果指定为目录，则保存的路径为`save_path/{your_img_basename}.json`，如果指定为文件，则直接保存到该文件中。由于json文件不支持保存numpy数组，因此会将其中的`numpy.array`类型转换为列表形式。 - 调用`save_to_img()` 方法会将可视化结果保存到指定的`save_path`中，如果指定为目录，则保存的路径为`save_path/{your_img_basename}_doc_preprocessor_res_img.{your_img_extension}`，如果指定为文件，则直接保存到该文件中。(产线通常包含较多结果图片，不建议直接指定为具体的文件路径，否则多张图会被覆盖，仅保留最后一张图) * 此外，也支持通过属性获取带结果的可视化图像和预测结果，具体如下： <table> <thead> <tr> <th>属性</th> <th>属性说明</th> </tr> </thead> <tr> <td rowspan="1"><code>json</code></td> <td rowspan="1">获取预测的 <code>json</code> 格式的结果</td> </tr> <tr> <td rowspan="2"><code>img</code></td> <td rowspan="2">获取格式为 <code>dict</code> 的可视化图像</td> </tr> </table> - `json` 属性获取的预测结果为dict类型的数据，相关内容与调用 `save_to_json()` 方法保存的内容一致。 - `img` 属性返回的预测结果是一个dict类型的数据。其中，键为 `preprocessed_img`，对应的值是 `Image.Image` 对象：用于显示 doc_preprocessor 结果的可视化图像。 ## 3. 开发集成/部署 如果产线可以达到您对产线推理速度和精度的要求，您可以直接进行开发集成/部署。 若您需要将产线直接应用在您的Python项目中，可以参考 [2.2 Python脚本方式](#22-python脚本方式集成)中的示例代码。 此外，PaddleOCR 也提供了其他两种部署方式，详细说明如下： 🚀 高性能推理：在实际生产环境中，许多应用对部署策略的性能指标（尤其是响应速度）有着较严苛的标准，以确保系统的高效运行与用户体验的流畅性。为此，PaddleOCR 提供高性能推理功能，旨在对模型推理及前后处理进行深度性能优化，实现端到端流程的显著提速，详细的高性能推理流程请参考[高性能推理](../deployment/high_performance_inference.md)。 ☁️ 服务化部署：服务化部署是实际生产环境中常见的一种部署形式。通过将推理功能封装为服务，客户端可以通过网络请求来访问这些服务，以获取推理结果。详细的产线服务化部署流程请参考[服务化部署](../deployment/serving.md)。 以下是基础服务化部署的API参考与多语言服务调用示例： <details><summary>API参考</summary> <p>对于服务提供的主要操作：</p> <ul> <li>HTTP请求方法为POST。</li> <li>请求体和响应体均为JSON数据（JSON对象）。</li> <li>当请求处理成功时，响应状态码为<code>200</code>，响应体的属性如下：</li> </ul> <table> <thead> <tr> <th>名称</th> <th>类型</th> <th>含义</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>logId</code></td> <td><code>string</code></td> <td>请求的UUID。</td> </tr> <tr> <td><code>errorCode</code></td> <td><code>integer</code></td> <td>错误码。固定为<code>0</code>。</td> </tr> <tr> <td><code>errorMsg</code></td> <td><code>string</code></td> <td>错误说明。固定为<code>"Success"</code>。</td> </tr> <tr> <td><code>result</code></td> <td><code>object</code></td> <td>操作结果。</td> </tr> </tbody> </table> <ul> <li>当请求处理未成功时，响应体的属性如下：</li> </ul> <table> <thead> <tr> <th>名称</th> <th>类型</th> <th>含义</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>logId</code></td> <td><code>string</code></td> <td>请求的UUID。</td> </tr> <tr> <td><code>errorCode</code></td> <td><code>integer</code></td> <td>错误码。与响应状态码相同。</td> </tr> <tr> <td><code>errorMsg</code></td> <td><code>string</code></td> <td>错误说明。</td> </tr> </tbody> </table> <p>服务提供的主要操作如下：</p> <ul> <li><b><code>infer</code></b></li> </ul> <p>获取图像文档图像预处理结果。</p> <p><code>POST /document-preprocessing</code></p> <ul> <li>请求体的属性如下：</li> </ul> <table> <thead> <tr> <th>名称</th> <th>类型</th> <th>含义</th> <th>是否必填</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>file</code></td> <td><code>string</code></td> <td>服务器可访问的图像文件或PDF文件的URL，或上述类型文件内容的Base64编码结果。默认对于超过10页的PDF文件，只有前10页的内容会被处理。<br /> 要解除页数限制，请在产线配置文件中添加以下配置： <pre><code>Serving: extra: max_num_input_imgs: null </code></pre> </td> <td>是</td> </tr> <tr> <td><code>fileType</code></td> <td><code>integer</code> | <code>null</code></td> <td>文件类型。<code>0</code>表示PDF文件，<code>1</code>表示图像文件。若请求体无此属性，则将根据URL推断文件类型。</td> <td>否</td> </tr> <tr> <td><code>useDocOrientationClassify</code></td> <td><code>boolean</code> | <code>null</code></td> <td>请参阅产线对象中 <code>predict</code> 方法的 <code>use_doc_orientation_classify</code> 参数相关说明。</td> <td>否</td> </tr> <tr> <td><code>useDocUnwarping</code></td> <td><code>boolean</code> | <code>null</code></td> <td>请参阅产线对象中 <code>predict</code> 方法的 <code>use_doc_unwarping</code> 参数相关说明。</td> <td>否</td> </tr> <tr> <td><code>visualize</code></td> <td><code>boolean</code> | <code>null</code></td> <td>是否返回可视化结果图以及处理过程中的中间图像等。 <ul style="margin: 0 0 0 1em; padding-left: 0em;"> <li>传入 <code>true</code>：返回图像。</li> <li>传入 <code>false</code>：不返回图像。</li> <li>若请求体中未提供该参数或传入 <code>null</code>：遵循产线配置文件<code>Serving.visualize</code> 的设置。</li> </ul> <br/>例如，在产线配置文件中添加如下字段：<br/> <pre><code>Serving: visualize: False </code></pre> 将默认不返回图像，通过请求体中的<code>visualize</code>参数可以覆盖默认行为。如果请求体和配置文件中均未设置（或请求体传入<code>null</code>、配置文件中未设置），则默认返回图像。 </td> <td>否</td> </tr> </tbody> </table> <ul> <li>请求处理成功时，响应体的<code>result</code>具有如下属性：</li> </ul> <table> <thead> <tr> <th>名称</th> <th>类型</th> <th>含义</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>docPreprocessingResults</code></td> <td><code>object</code></td> <td>文档图像预处理结果。数组长度为1（对于图像输入）或实际处理的文档页数（对于PDF输入）。对于PDF输入，数组中的每个元素依次表示PDF文件中实际处理的每一页的结果。</td> </tr> <tr> <td><code>dataInfo</code></td> <td><code>object</code></td> <td>输入数据信息。</td> </tr> </tbody> </table> <p><code>docPreprocessingResults</code>中的每个元素为一个<code>object</code>，具有如下属性：</p> <table> <thead> <tr> <th>名称</th> <th>类型</th> <th>含义</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>outputImage</code></td> <td><code>string</code></td> <td>经过预处理的图像。图像为PNG格式，使用Base64编码。</td> </tr> <tr> <td><code>prunedResult</code></td> <td><code>object</code></td> <td>产线对象的 <code>predict</code> 方法生成结果的 JSON 表示中 <code>res</code> 字段的简化版本，其中去除了 <code>input_path</code> 和 <code>page_index</code> 字段。</td> </tr> <tr> <td><code>docPreprocessingImage</code></td> <td><code>string</code> ｜ <code>null</code></td> <td>可视化结果图。图像为JPEG格式，使用Base64编码。</td> </tr> <tr> <td><code>inputImage</code></td> <td><code>string</code> ｜ <code>null</code></td> <td>输入图像。图像为JPEG格式，使用Base64编码。</td> </tr> </tbody> </table> </details> <details><summary>多语言调用服务示例</summary> <details> <summary>Python</summary> <pre><code class="language-python">import base64 import requests API_URL = "http://localhost:8080/document-preprocessing" file_path = "./demo.jpg" with open(file_path, "rb") as file: file_bytes = file.read() file_data = base64.b64encode(file_bytes).decode("ascii") payload = {"file": file_data, "fileType": 1} response = requests.post(API_URL, json=payload) assert response.status_code == 200 result = response.json()["result"] for i, res in enumerate(result["docPreprocessingResults"]): print(res["prunedResult"]) output_img_path = f"out_{i}.png" with open(output_img_path, "wb") as f: f.write(base64.b64decode(res["outputImage"])) print(f"Output image saved at {output_img_path}") </code></pre></details> <details><summary>C++</summary> <pre><code class="language-cpp">#include &lt;iostream&gt; #include &lt;fstream&gt; #include &lt;vector&gt; #include &lt;string&gt; #include "cpp-httplib/httplib.h" // https://github.com/Huiyicc/cpp-httplib #include "nlohmann/json.hpp" // https://github.com/nlohmann/json #include "base64.hpp" // https://github.com/tobiaslocker/base64 int main() { httplib::Client client("localhost", 8080); const std::string filePath = "./demo.jpg"; std::ifstream file(filePath, std::ios::binary | std::ios::ate); if (!file) { std::cerr << "Error opening file: " << filePath << std::endl; return 1; } std::streamsize size = file.tellg(); file.seekg(0, std::ios::beg); std::vector<char> buffer(size); if (!file.read(buffer.data(), size)) { std::cerr << "Error reading file." << std::endl; return 1; } std::string bufferStr(buffer.data(), static_cast<size_t>(size)); std::string encodedFile = base64::to_base64(bufferStr); nlohmann::json jsonObj; jsonObj["file"] = encodedFile; jsonObj["fileType"] = 1; auto response = client.Post("/document-preprocessing", jsonObj.dump(), "application/json"); if (response && response->status == 200) { nlohmann::json jsonResponse = nlohmann::json::parse(response->body); auto result = jsonResponse["result"]; if (!result.is_object() || !result["docPreprocessingResults"].is_array()) { std::cerr << "Unexpected response format." << std::endl; return 1; } for (size_t i = 0; i < result["docPreprocessingResults"].size(); ++i) { auto res = result["docPreprocessingResults"][i]; if (res.contains("prunedResult")) { std::cout << "Preprocessed result: " << res["prunedResult"].dump() << std::endl; } if (res.contains("outputImage")) { std::string outputImgPath = "out_" + std::to_string(i) + ".png"; std::string decodedImage = base64::from_base64(res["outputImage"].get<std::string>()); std::ofstream outFile(outputImgPath, std::ios::binary); if (outFile.is_open()) { outFile.write(decodedImage.c_str(), decodedImage.size()); outFile.close(); std::cout << "Saved image: " << outputImgPath << std::endl; } else { std::cerr << "Failed to write image: " << outputImgPath << std::endl; } } } } else { std::cerr << "Request failed." << std::endl; if (response) { std::cerr << "HTTP status: " << response->status << std::endl; std::cerr << "Response body: " << response->body << std::endl; } return 1; } return 0; } </code></pre></details> <details><summary>Java</summary> <pre><code class="language-java">import okhttp3.*; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode; import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.util.Base64; public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException { String API_URL = "http://localhost:8080/document-preprocessing"; String imagePath = "./demo.jpg"; File file = new File(imagePath); byte[] fileContent = java.nio.file.Files.readAllBytes(file.toPath()); String base64Image = Base64.getEncoder().encodeToString(fileContent); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); ObjectNode payload = objectMapper.createObjectNode(); payload.put("file", base64Image); payload.put("fileType", 1); OkHttpClient client = new OkHttpClient(); MediaType JSON = MediaType.get("application/json; charset=utf-8"); RequestBody body = RequestBody.create(JSON, payload.toString()); Request request = new Request.Builder() .url(API_URL) .post(body) .build(); try (Response response = client.newCall(request).execute()) { if (response.isSuccessful()) { String responseBody = response.body().string(); JsonNode root = objectMapper.readTree(responseBody); JsonNode result = root.get("result"); JsonNode docPreprocessingResults = result.get("docPreprocessingResults"); for (int i = 0; i < docPreprocessingResults.size(); i++) { JsonNode item = docPreprocessingResults.get(i); int finalI = i; JsonNode prunedResult = item.get("prunedResult"); System.out.println("Pruned Result [" + i + "]: " + prunedResult.toString()); String outputImgBase64 = item.get("outputImage").asText(); byte[] outputImgBytes = Base64.getDecoder().decode(outputImgBase64); String outputImgPath = "out_" + finalI + ".png"; try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(outputImgPath)) { fos.write(outputImgBytes); System.out.println("Saved output image: " + outputImgPath); } JsonNode inputImageNode = item.get("inputImage"); if (inputImageNode != null && !inputImageNode.isNull()) { String inputImageBase64 = inputImageNode.asText(); byte[] inputImageBytes = Base64.getDecoder().decode(inputImageBase64); String inputImgPath = "inputImage_" + i + ".jpg"; try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(inputImgPath)) { fos.write(inputImageBytes); System.out.println("Saved input image to: " + inputImgPath); } } } } else { System.err.println("Request failed with HTTP code: " + response.code()); } } } } </code></pre></details> <details><summary>Go</summary> <pre><code class="language-go">package main import ( "bytes" "encoding/base64" "encoding/json" "fmt" "io/ioutil" "net/http" "os" ) func main() { API_URL := "http://localhost:8080/document-preprocessing" filePath := "./demo.jpg" fileBytes, err := ioutil.ReadFile(filePath) if err != nil { fmt.Printf("Error reading file: %v\n", err) return } fileData := base64.StdEncoding.EncodeToString(fileBytes) payload := map[string]interface{}{ "file": fileData, "fileType": 1, } payloadBytes, err := json.Marshal(payload) if err != nil { fmt.Printf("Error marshaling payload: %v\n", err) return } client := &http.Client{} req, err := http.NewRequest("POST", API_URL, bytes.NewBuffer(payloadBytes)) if err != nil { fmt.Printf("Error creating request: %v\n", err) return } req.Header.Set("Content-Type", "application/json") res, err := client.Do(req) if err != nil { fmt.Printf("Error sending request: %v\n", err) return } defer res.Body.Close() if res.StatusCode != http.StatusOK { fmt.Printf("Unexpected status code: %d\n", res.StatusCode) return } body, err := ioutil.ReadAll(res.Body) if err != nil { fmt.Printf("Error reading response body: %v\n", err) return } type DocPreprocessingResult struct { PrunedResult map[string]interface{} `json:"prunedResult"` OutputImage string `json:"outputImage"` DocPreprocessingImage *string `json:"docPreprocessingImage"` InputImage *string `json:"inputImage"` } type Response struct { Result struct { DocPreprocessingResults []DocPreprocessingResult `json:"docPreprocessingResults"` DataInfo interface{} `json:"dataInfo"` } `json:"result"` } var respData Response if err := json.Unmarshal(body, &respData); err != nil { fmt.Printf("Error unmarshaling response: %v\n", err) return } for i, res := range respData.Result.DocPreprocessingResults { fmt.Printf("Result %d - prunedResult: %+v\n", i, res.PrunedResult) imgBytes, err := base64.StdEncoding.DecodeString(res.OutputImage) if err != nil { fmt.Printf("Error decoding outputImage at index %d: %v\n", i, err) continue } filename := fmt.Sprintf("out_%d.png", i) if err := os.WriteFile(filename, imgBytes, 0644); err != nil { fmt.Printf("Error saving image %s: %v\n", filename, err) continue } fmt.Printf("Saved output image to %s\n", filename) } } </code></pre></details> <details><summary>C#</summary> <pre><code class="language-csharp">using System; using System.IO; using System.Net.Http; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using Newtonsoft.Json.Linq; class Program { static readonly string API_URL = "http://localhost:8080/document-preprocessing"; static readonly string inputFilePath = "./demo.jpg"; static async Task Main(string[] args) { var httpClient = new HttpClient(); byte[] fileBytes = File.ReadAllBytes(inputFilePath); string fileData = Convert.ToBase64String(fileBytes); var payload = new JObject { { "file", fileData }, { "fileType", 1 } }; var content = new StringContent(payload.ToString(), Encoding.UTF8, "application/json"); HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(API_URL, content); response.EnsureSuccessStatusCode(); string responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync(); JObject jsonResponse = JObject.Parse(responseBody); JArray docPreResults = (JArray)jsonResponse["result"]["docPreprocessingResults"]; for (int i = 0; i < docPreResults.Count; i++) { var res = docPreResults[i]; Console.WriteLine($"[{i}] prunedResult:\n{res["prunedResult"]}"); string base64Image = res["outputImage"]?.ToString(); if (!string.IsNullOrEmpty(base64Image)) { string outputPath = $"out_{i}.png"; byte[] imageBytes = Convert.FromBase64String(base64Image); File.WriteAllBytes(outputPath, imageBytes); Console.WriteLine($"Output image saved at {outputPath}"); } else { Console.WriteLine($"outputImage at index {i} is null."); } } } } </code></pre></details> <details><summary>Node.js</summary> <pre><code class="language-js">const axios = require('axios'); const fs = require('fs'); const path = require('path'); const API_URL = 'http://localhost:8080/document-preprocessing'; const imagePath = './demo.jpg'; function encodeImageToBase64(filePath) { const bitmap = fs.readFileSync(filePath); return Buffer.from(bitmap).toString('base64'); } const payload = { file: encodeImageToBase64(imagePath), fileType: 1 }; axios.post(API_URL, payload, { headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, maxBodyLength: Infinity }) .then((response) => { const results = response.data.result.docPreprocessingResults; results.forEach((res, index) => { console.log(`\n[${index}] prunedResult:`); console.log(res.prunedResult); const base64Image = res.outputImage; if (base64Image) { const outputImagePath = `out_${index}.png`; const imageBuffer = Buffer.from(base64Image, 'base64'); fs.writeFileSync(outputImagePath, imageBuffer); console.log(`Output image saved at ${outputImagePath}`); } else { console.log(`outputImage at index ${index} is null.`); } }); }) .catch((error) => { console.error('API error:', error.message); }); </code></pre></details> <details><summary>PHP</summary> <pre><code class="language-php">&lt;?php $API_URL = "http://localhost:8080/document-preprocessing"; $image_path = "./demo.jpg"; $output_image_path = "./out_0.png"; $image_data = base64_encode(file_get_contents($image_path)); $payload = array("file" => $image_data, "fileType" => 1); $ch = curl_init($API_URL); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload)); curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, array('Content-Type: application/json')); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); $response = curl_exec($ch); curl_close($ch); $result = json_decode($response, true)["result"]["docPreprocessingResults"]; foreach ($result as $i => $item) { echo "[$i] prunedResult:\n"; print_r($item["prunedResult"]); if (!empty($item["outputImage"])) { $output_image_path = "out_" . $i . ".png"; file_put_contents($output_image_path, base64_decode($item["outputImage"])); echo "Output image saved at $output_image_path\n"; } else { echo "No outputImage found for item $i\n"; } } ?&gt; </code></pre></details> </details> <br/> ## 4. 二次开发 如果文档图像预处理产线提供的默认模型权重在您的场景中，精度或速度不满意，您可以尝试利用<b>您自己拥有的特定领域或应用场景的数据</b>对现有模型进行进一步的<b>微调</b>，以提升文档图像预处理产线的在您的场景中的识别效果。 ### 4.1 模型微调 由于文档图像预处理产线包含若干模块，模型产线的效果如果不及预期，可能来自于其中任何一个模块。您可以对识别效果差的图片进行分析，进而确定是哪个模块存在问题，并参考以下表格中对应的微调教程链接进行模型微调。 <table> <thead> <tr> <th>情形</th> <th>微调模块</th> <th>微调参考链接</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>整图旋转矫正不准</td> <td>文档图像方向分类模块</td> <td><a href="https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/module_usage/tutorials/ocr_modules/doc_img_orientation_classification.html#_5">链接</a></td> </tr> <tr> <td>图像扭曲矫正不准</td> <td>文本图像矫正模块</td> <td>暂不支持微调</td> </tr> </tbody> </table>