环境准备
【如果你的是Windows】
则需要按照官方的教程准备Anaconda环境：
https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/ppocr/environment.html#11-windows
【如果你的是Linux】
则有两种选择：
方法一，安装Anaconda环境：
https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/ppocr/environment.html#131-anaconda
方法二，使用现成的Docker环境（注意更换paddle的版本，因为官方的命令有误）：
https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/ppocr/environment.html#132-docker
那针对Linux的方法二，可以参考以下命令创建docker容器：
#首先切换到你的工作路径，然后执行以下命令 #注意：$PWD:/paddle的意思是将容器的/paddle路径映射到宿主机的当前目录中，因此建议运行前先想好要映射到哪个位置，从而提前切换到对应的路径 #如果用CPU环境中使用docker，则用这个命令 sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it paddlepaddle/paddle:3.0.0rc1 /bin/bash
如果需要其他版本的docker，请到该链接中进行查找：
https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/
如果用GPU环境中使用docker，则根据你的CUDA和CUDNN版本来选择你所需要的docker镜像，但记得要设置显存大小（–shm-size），命令参考如下：
#如果用GPU（cuda10.2+cudnn7）环境中使用docker，则用这个命令 sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash #如果用GPU（cuda11.2+cudnn8）环境中使用docker，则用这个命令 sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-gpu-cuda11.2-cudnn8 /bin/bash
再次进入容器可以使用如下命令：
sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash
启动容器可以使用如下命令：
docker start ppocr
删除容器可以使用如下命令：
sudo docker rm ppocr
快速开始
由于使用Docker环境部署的话， Docker已经包含了paddlepaddle环境，我们可以直接安装paddleocr：
pip install paddleocr
然后运行以下指令以查看paddleorc是否能正常运作：
paddleocr -h
PaddleOCR 依赖的
protobuf 版本需 ≤3.20.x，新版（≥4.0）因协议不兼容会报错。通过降级
protobuf 或调整环境变量可绕过此问题。因此需要执行以下命令将protobuf降到兼容版本：
#卸载原有的protobuf pip uninstall protobuf #安装指定版本的protobuf pip install protobuf==3.20.0
然后再使用“paddleocr -h”指令检查是否正常运行paddleocr：
接下来使用如下命令尝试将图片转文字：
#首次运行需要下载大模型，模型的默认下载位置是：${HOME}/.paddleocr
#如需更改模型的存储位置，可设置环境变量：PADDLE_OCR_BASE_DIR
#目前语言可选：'ch', 'en', 'korean', 'japan', 'chinese_cht', 'ta', 'te', 'ka', 'latin', 'arabic', 'cyrillic', 'devanagari'
paddleocr --image_dir /paddle/JGJ-T-235-2011/JGJ-T-235-2011_00.png --lang ch
如果需要识别PDF，则需要提前安装PyMuPDF，命令如下：
pip install PyMuPDF
注意：请务必阅读PyMuPDF的开源协议。相关链接如下：
