Full Code of puhuilab/phocr for AI

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Repository: puhuilab/phocr
Branch: main
Commit: 8b64a57c6f16
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gitextract_w7833duv/

├── .gitignore
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── README_CN.md
├── benchmark/
│   ├── model_predictions/
│   │   ├── dataset_jp_test_v1_PHOCR.jsonl
│   │   ├── dataset_jp_test_v1_PHOCR_cuda.jsonl
│   │   ├── dataset_jp_test_v1_PHOCR_macos.jsonl
│   │   ├── dataset_jp_test_v1_PHOCR_x86.jsonl
│   │   ├── dataset_jp_test_v1_ali.jsonl
│   │   ├── dataset_jp_test_v1_baidu.jsonl
│   │   ├── dataset_jp_test_v1_ppocrv5.jsonl
│   │   ├── dataset_ko_test_v1_PHOCR.jsonl
│   │   ├── dataset_ko_test_v1_PHOCR_cuda.jsonl
│   │   ├── dataset_ko_test_v1_PHOCR_macos.jsonl
│   │   ├── dataset_ko_test_v1_PHOCR_x86.jsonl
│   │   ├── dataset_ko_test_v1_ali.jsonl
│   │   ├── dataset_ko_test_v1_baidu.jsonl
│   │   ├── dataset_ko_test_v1_ppocrv5.jsonl
│   │   ├── dataset_ru_test_v1_PHOCR.jsonl
│   │   ├── dataset_ru_test_v1_PHOCR_cuda.jsonl
│   │   ├── dataset_ru_test_v1_PHOCR_macos.jsonl
│   │   ├── dataset_ru_test_v1_PHOCR_x86.jsonl
│   │   ├── dataset_ru_test_v1_ali.jsonl
│   │   ├── dataset_ru_test_v1_baidu.jsonl
│   │   ├── dataset_ru_test_v1_ppocrv5.jsonl
│   │   ├── dataset_zh_en_test_v1_PHOCR.jsonl
│   │   ├── dataset_zh_en_test_v1_PHOCR_cuda.jsonl
│   │   ├── dataset_zh_en_test_v1_PHOCR_macos.jsonl
│   │   ├── dataset_zh_en_test_v1_PHOCR_x86.jsonl
│   │   ├── dataset_zh_en_test_v1_baidu.jsonl
│   │   └── dataset_zh_en_test_v1_ppocrv5.jsonl
│   ├── ppocr/
│   │   └── run.sh
│   ├── recog_pp.py
│   ├── recognition.py
│   ├── run_ppocr.sh
│   ├── run_recognition.sh
│   ├── run_score.sh
│   ├── score.py
│   └── utils/
│       └── scoring.py
├── demo.py
├── docs/
│   ├── transformer_onnx_opt.md
│   └── vocabulary/
│       ├── jp_charset_v1.txt
│       ├── ko_charset_v1.txt
│       ├── ru_charset_v1.txt
│       └── zh_charset_v1.txt
├── phocr/
│   ├── __init__.py
│   ├── cal_rec_boxes/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── main.py
│   ├── cls/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── main.py
│   │   └── utils.py
│   ├── config.yaml
│   ├── default_models.yaml
│   ├── det/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── main.py
│   │   └── utils.py
│   ├── inference_engine/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base.py
│   │   └── onnxruntime/
│   │       ├── __init__.py
│   │       ├── main.py
│   │       └── provider_config.py
│   ├── main.py
│   ├── rec/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── main.py
│   │   ├── typings.py
│   │   └── utils.py
│   └── utils/
│       ├── __init__.py
│       ├── download_file.py
│       ├── load_image.py
│       ├── logger.py
│       ├── onnx_helper.py
│       ├── output.py
│       ├── parse_parameters.py
│       ├── process_img.py
│       ├── to_markdown.py
│       ├── typings.py
│       ├── utils.py
│       └── vis_res.py
├── requirements.txt
├── setup.py
└── version.txt

================================================
FILE CONTENTS
================================================

================================================
FILE: .gitignore
================================================
# Created by .ignore support plugin (hsz.mobi)
### Python template
# Byte-compiled / optimized / DLL files
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
.pytest_cache

# C extensions
*.so

# Distribution / packaging
.Python
build/
develop-eggs/
dist/
downloads/
eggs/
.eggs/
lib/
lib64/
parts/
sdist/
var/
wheels/
pip-wheel-metadata/
share/python-wheels/
*.egg-info/
.installed.cfg
*.egg
MANIFEST

# PyInstaller
#  Usually these files are written by a python script from a template
#  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
# *.manifest
# *.spec
*.res

# Installer logs
pip-log.txt
pip-delete-this-directory.txt

# Unit test / coverage reports
htmlcov/
.tox/
.nox/
.coverage
.coverage.*
.cache
nosetests.xml
coverage.xml
*.cover
*.py,cover
.hypothesis/
.pytest_cache/

# Translations
*.mo
*.pot

# Django stuff:
*.log
local_settings.py
db.sqlite3
db.sqlite3-journal

# Flask stuff:
instance/
.webassets-cache

# Scrapy stuff:
.scrapy

# Sphinx documentation
docs/_build/

# PyBuilder
target/

# Jupyter Notebook
.ipynb_checkpoints

# IPython
profile_default/
ipython_config.py

# pyenv
.python-version

# pipenv
#   According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.
#   However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies
#   having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not
#   install all needed dependencies.
#Pipfile.lock

# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow
__pypackages__/

# Celery stuff
celerybeat-schedule
celerybeat.pid

# SageMath parsed files
*.sage.py

# Environments
.env
.venv
env/
venv/
ENV/
env.bak/
venv.bak/

# Spyder project settings
.spyderproject
.spyproject

# Rope project settings
.ropeproject

# mkdocs documentation
/site

# mypy
.mypy_cache/
.dmypy.json
dmypy.json

# Pyre type checker
.pyre/

#idea
.vs
.vscode
.idea
/images
/models

#models
*.onnx

*.ttf
*.ttc

long1.jpg

*.bin
*.mapping
*.xml

*.pdiparams
*.pdiparams.info
*.pdmodel

.DS_Store
*.npy

output

================================================
FILE: LICENSE
================================================
MIT License

Copyright (c) 2025 PuHui Lab

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.

Additional Terms

If you use the PHOCR models in commercial products or services, 
you **must include clear attribution** to PHOCR in your product documentation, 
user interface, or other appropriate locations, e.g. Powered By PHOCR from PuHui Lab.


================================================
FILE: MANIFEST.in
================================================
include requirements.txt
include LICENSE

================================================
FILE: README.md
================================================
<!-- icon -->

[![stars](https://img.shields.io/github/stars/puhuilab/phocr.svg)](https://github.com/puhuilab/phocr)
[![forks](https://img.shields.io/github/forks/puhuilab/phocr.svg)](https://github.com/puhuilab/phocr)
[![open issues](https://img.shields.io/github/issues-raw/puhuilab/phocr)](https://github.com/puhuilab/phocr/issues)
[![issue resolution](https://img.shields.io/github/issues-closed-raw/puhuilab/phocr)](https://github.com/puhuilab/phocr/issues)
[![PyPI version](https://img.shields.io/pypi/v/phocr)](https://pypi.org/project/phocr/)
[![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/phocr)](https://pypi.org/project/phocr/)
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/phocr)](https://pepy.tech/project/phocr)
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/phocr/month)](https://pepy.tech/project/phocr)

# PHOCR: High-Performance OCR Toolkit

[English](README.md) | [简体中文](README_CN.md)

PHOCR is an open high-performance Optical Character Recognition (OCR) toolkit designed for efficient text recognition across multiple languages including Chinese, Japanese, Korean, Russian, Vietnamese, and Thai. **PHOCR features a completely custom-developed recognition model (PH-OCRv1) that significantly outperforms existing solutions.**

## Motivation

Current token-prediction-based model architectures are highly sensitive to the accuracy of contextual tokens. Repetitive patterns, even as few as a thousand instances, can lead to persistent memorization by the model. While most open-source text recognition models currently achieve character error rates (CER) in the percent range, our goal is to push this further into the per-mille range. At that level, for a system processing 100 million characters, the total number of recognition errors would be reduced to under 1 million — an order of magnitude improvement.

## Features

- **Custom Recognition Model**: **PH-OCRv1** achieves sub-0.x% character error rate in document-style settings by leveraging open-source models. Even achieves 0.0x% character error rate in English.
- **Multi-language Support**: Chinese, English, Japanese, Korean, Russian, and more
- **Rich Vocabulary**: Comprehensive vocabulary for each language. Chinese: 15,316, Korean: 17,388, Japanese: 11,186, Russian: 292.
- **High Performance**: Optimized inference engine with ONNX Runtime support
- **Easy Integration**: Simple Python API for quick deployment
- **Cross-platform**: Support for CPU and CUDA

## Visualization

![Visualization](./vis.gif)

## Installation

```bash
# Choose **one** installation method below:

# Method 1: Install with ONNX Runtime CPU version
pip install phocr[cpu]

# Method 2: Install with ONNX Runtime GPU version
pip install phocr[cuda]
# Required: Make sure the CUDA toolkit and cuDNN library are properly installed
# You can install cuda Runtime and cuDNN via conda:
conda install -c nvidia cuda-runtime=12.1 cudnn=9 
# Or manually install the corresponding CUDA toolkit and cuDNN libraries

# Method 3: Manually manage ONNX Runtime
# You can install `onnxruntime` or `onnxruntime-gpu` yourself, then install PHOCR
pip install phocr
```

## Quick Start

```python
from phocr import PHOCR

# Initialize OCR engine
engine = PHOCR()

# Perform OCR on image
result = engine("path/to/image.jpg")
print(result)

# Visualize results
result.vis("output.jpg")
print(result.to_markdown())
```

## Benchmarks

We conducted comprehensive benchmarks comparing PHOCR with leading OCR solutions across multiple languages and scenarios. **Our custom-developed PH-OCRv1 model demonstrates significant improvements over existing solutions.**

### Overall Performance Comparison

<table style="width: 90%; margin: auto; border-collapse: collapse; font-size: small;">
  <thead>
    <tr>
      <th rowspan="2">Model</th>
      <th colspan="4">ZH & EN<br><span style="font-weight: normal; font-size: x-small;">CER ↓</span></th>
      <th colspan="2">JP<br><span style="font-weight: normal; font-size: x-small;">CER ↓</span></th>
      <th colspan="2">KO<br><span style="font-weight: normal; font-size: x-small;">CER ↓</span></th>
      <th colspan="1">RU<br><span style="font-weight: normal; font-size: x-small;">CER ↓</span></th>
    </tr>
    <tr>
      <th><i>English</i></th>
      <th><i>Simplified Chinese</i></th>
      <th><i>EN CH Mixed</i></th>
      <th><i>Traditional Chinese</i></th>
      <th><i>Document</i></th>
      <th><i>Scene</i></th>
      <th><i>Document</i></th>
      <th><i>Scene</i></th>
      <th><i>Document</i></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>PHOCR</td>
      <td><strong>0.0008</strong></td>
      <td><strong>0.0057</strong></td>
      <td><strong>0.0171</strong></td>
      <td><strong>0.0145</strong></td>
      <td><strong>0.0039</strong></td>
      <td><strong>0.0197</strong></td>
      <td><strong>0.0050</strong></td>
      <td><strong>0.0255</strong></td>
      <td><strong>0.0046</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Baidu</td>
      <td>0.0014</td>
      <td>0.0069</td>
      <td>0.0354</td>
      <td>0.0431</td>
      <td>0.0222</td>
      <td>0.0607</td>
      <td>0.0238</td>
      <td>0.212</td>
      <td>0.0786</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Ali</td>
      <td>-</td>
      <td>-</td>
      <td>-</td>
      <td>-</td>
      <td>0.0272</td>
      <td>0.0564</td>
      <td>0.0159</td>
      <td>0.102</td>
      <td>0.0616</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>PP-OCRv5</td>
      <td>0.0149</td>
      <td>0.0226</td>
      <td>0.0722</td>
      <td>0.0625</td>
      <td>0.0490</td>
      <td>0.1140</td>
      <td>0.0113</td>
      <td>0.0519</td>
      <td>0.0348</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>


Notice

- baidu: [Baidu Accurate API](https://ai.baidu.com/tech/ocr/general)
- Ali: [Aliyun API](https://help.aliyun.com/zh/ocr/product-overview/recognition-of-characters-in-languages-except-for-chinese-and-english-1)
- CER: the total edit distance divided by the total number of characters in the ground truth.


## Advanced Usage

With global KV cache enabled, we implement a simple version using PyTorch (CUDA). When running with torch (CUDA), you can enable caching by setting `use_cache=True` in `ORTSeq2Seq(...)`, which also allows for larger batch sizes.

### Language-specific Configuration

See [demo.py](./demo.py) for more examples.

## Evaluation & Benchmarking

PHOCR provides comprehensive benchmarking tools to evaluate model performance across different languages and scenarios.

### Quick Benchmark

Run the complete benchmark pipeline:
```bash
sh benchmark/run_recognition.sh
```

Calculate Character Error Rate (CER) for model predictions:
```bash
sh benchmark/run_score.sh
```

### Benchmark Datasets

PHOCR uses standardized benchmark datasets for fair comparison:

- **zh_en_rec_bench** [Chinese & English mixed text recognition](https://huggingface.co/datasets/puhuilab/zh_en_rec_bench)
- **jp_rec_bench** [Japanese text recognition](https://huggingface.co/datasets/puhuilab/jp_rec_bench)
- **ko_rec_bench** [Korean text recognition](https://huggingface.co/datasets/puhuilab/ko_rec_bench)
- **ru_rec_bench** [Russian text recognition](https://huggingface.co/datasets/puhuilab/ru_rec_bench)

Chinese & English mixed text recognition is mainly from [OmniDocBench](https://github.com/opendatalab/OmniDocBench) and [TC-STR](https://github.com/esun-ai/traditional-chinese-text-recogn-dataset).
Other datasets are collected by our team manually.

## Further Improvements

- Character error rate (CER), including punctuation, can be further reduced through additional normalization of the training corpus.
- Text detection accuracy can be further enhanced by employing a more advanced detection framework.

## Contributing

We welcome contributions! Please feel free to submit issues, feature requests, or pull requests.

## Support

For questions and support, please open an issue on GitHub or contact the maintainers.

## Acknowledgements

Many thanks to [RapidOCR](https://github.com/RapidAI/RapidOCR) for detection and main framework.

## License

- This project is released under the Apache 2.0 license
- The copyright of the OCR detection and classification model is held by Baidu
- The PHOCR recognition models are under the modified MIT License - see the [LICENSE](./LICENSE) file for details

## Citation

If you use PHOCR in your research, please cite:

```bibtex
@misc{phocr2025,
  title={PHOCR: High-Performance OCR Toolkit},
  author={PuHui Lab},
  year={2025},
  url={https://github.com/puhuilab/phocr}
}
```

================================================
FILE: README_CN.md
================================================
<!-- icon -->

[![stars](https://img.shields.io/github/stars/puhuilab/phocr.svg)](https://github.com/puhuilab/phocr)
[![forks](https://img.shields.io/github/forks/puhuilab/phocr.svg)](https://github.com/puhuilab/phocr)
[![open issues](https://img.shields.io/github/issues-raw/puhuilab/phocr)](https://github.com/puhuilab/phocr/issues)
[![issue resolution](https://img.shields.io/github/issues-closed-raw/puhuilab/phocr)](https://github.com/puhuilab/phocr/issues)
[![PyPI version](https://img.shields.io/pypi/v/phocr)](https://pypi.org/project/phocr/)
[![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/phocr)](https://pypi.org/project/phocr/)
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/phocr)](https://pepy.tech/project/phocr)
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/phocr/month)](https://pepy.tech/project/phocr)


# PHOCR:高性能文字识别工具包

[English](README.md) | [简体中文](README_CN.md)

PHOCR 是一个高性能的开源光学字符识别(OCR)工具包,专为多语种文本识别任务设计,支持包括中文、日文、韩文、俄文、越南文和泰文在内的多种语言。**PHOCR 搭载了我们完全自研的识别模型 PH-OCRv1,在准确率上显著优于现有解决方案。**

## 背景动机

当前基于下一个 token 预测的模型结构对上下文 token 的准确性非常敏感。即使仅有千次重复的模式,也可能导致模型产生永久性记忆。虽然大多数开源文字识别模型目前的字符错误率(CER)仍处于百分位水平,我们的目标是将其进一步提升至千分位(0.x%)。在这一精度下,对于处理 1 亿字符的系统,总错误字符数将下降至100万内,达到数量级的准确率提升。

## 主要特性

- **自研识别模型**:**PH-OCRv1**,可在文档场景中实现千分位CER,英文场景下甚至可达0.0x%。
- **多语种支持**:支持中文、英文、日文、韩文、俄文等多种语言。
- **丰富词表覆盖**:中文 15316,韩文 17388,日文 11186,俄文 292。
- **高性能推理**:深度优化的模型结构,集成 ONNX Runtime 支持。
- **轻松集成**:提供简洁的 Python API。
- **跨平台**:支持 CPU 与 CUDA 环境。

## 可视化效果

![可视化效果](./vis.gif)

## 安装方式

```bash
# 请选择以下 **一种** 安装方式:

# 方法一:安装带 ONNX Runtime CPU 版本
pip install phocr[cpu]

# 方法二:安装带 ONNX Runtime GPU 版本
pip install phocr[cuda]
# 必须:确保已正确安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库
# 你可以通过 conda 安装 cuda-runtime和cuDNN:
conda install -c nvidia cuda-runtime=12.1 cudnn=9
# 或者手动安装对应版本的 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库

# 方法三:手动管理 ONNX Runtime
# 你可以自行安装 `onnxruntime` 或 `onnxruntime-gpu`,然后再安装 PHOCR
pip install phocr
```

## 快速开始

```python
from phocr import PHOCR

# 初始化 OCR 引擎
engine = PHOCR()

# 对图像进行 OCR 识别
result = engine("path/to/image.jpg")
print(result)

# 可视化结果
result.vis("output.jpg")
print(result.to_markdown())
```

## 性能基准测试

我们进行了全面的基准测试,将 PHOCR 与领先的 OCR 解决方案在多种语言和场景下进行比较。**我们自研的 PH-OCRv1 模型在现有解决方案基础上实现了显著改进。**

### 整体性能对比

<table style="width: 90%; margin: auto; border-collapse: collapse; font-size: small;">
  <thead>
    <tr>
      <th rowspan="2">模型</th>
      <th colspan="4">中文 & 英文<br><span style="font-weight: normal; font-size: x-small;">CER ↓</span></th>
      <th colspan="2">日文<br><span style="font-weight: normal; font-size: x-small;">CER ↓</span></th>
      <th colspan="2">韩文<br><span style="font-weight: normal; font-size: x-small;">CER ↓</span></th>
      <th colspan="1">俄文<br><span style="font-weight: normal; font-size: x-small;">CER ↓</span></th>
    </tr>
    <tr>
      <th><i>英文</i></th>
      <th><i>简体中文</i></th>
      <th><i>中英混合</i></th>
      <th><i>繁体中文</i></th>
      <th><i>文档</i></th>
      <th><i>场景</i></th>
      <th><i>文档</i></th>
      <th><i>场景</i></th>
      <th><i>文档</i></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>PHOCR</td>
      <td><strong>0.0008</strong></td>
      <td><strong>0.0057</strong></td>
      <td><strong>0.0171</strong></td>
      <td><strong>0.0145</strong></td>
      <td><strong>0.0039</strong></td>
      <td><strong>0.0197</strong></td>
      <td><strong>0.0050</strong></td>
      <td><strong>0.0255</strong></td>
      <td><strong>0.0046</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>百度</td>
      <td>0.0014</td>
      <td>0.0069</td>
      <td>0.0354</td>
      <td>0.0431</td>
      <td>0.0222</td>
      <td>0.0607</td>
      <td>0.0238</td>
      <td>0.212</td>
      <td>0.0786</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>阿里</td>
      <td>-</td>
      <td>-</td>
      <td>-</td>
      <td>-</td>
      <td>0.0272</td>
      <td>0.0564</td>
      <td>0.0159</td>
      <td>0.102</td>
      <td>0.0616</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>PP-OCRv5</td>
      <td>0.0149</td>
      <td>0.0226</td>
      <td>0.0722</td>
      <td>0.0625</td>
      <td>0.0490</td>
      <td>0.1140</td>
      <td>0.0113</td>
      <td>0.0519</td>
      <td>0.0348</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

说明:

- baidu: [Baidu Accurate API](https://ai.baidu.com/tech/ocr/general)
- Ali: [Aliyun API](https://help.aliyun.com/zh/ocr/product-overview/recognition-of-characters-in-languages-except-for-chinese-and-english-1)
- 字符错误率(CER):总的编辑距离除以真实标签(ground truth)中字符的总数量。

## 高级用法

启用全局 KV 缓存后,我们使用 PyTorch (CUDA) 实现了一个简单版本。在使用 torch (CUDA) 运行时,您可以通过在 `ORTSeq2Seq(...)` 中设置 `use_cache=True` 来启用缓存,这也允许更大的批处理大小。

### 语言特定配置

更多示例请参见 [demo.py](./demo.py)。

## 评估与基准测试

PHOCR 提供全面的基准测试工具,用于评估模型在不同语言和场景下的性能。

### 快速基准测试

运行完整的基准测试流程:
```bash
sh benchmark/run_recognition.sh
```

计算模型预测的字符错误率 (CER):
```bash
sh benchmark/run_score.sh
```

### 基准测试数据集

PHOCR 使用标准化的基准测试数据集进行公平比较:

- **zh_en_rec_bench** [中英文混合文本识别](https://huggingface.co/datasets/puhuilab/zh_en_rec_bench)
- **jp_rec_bench** [日文文本识别](https://huggingface.co/datasets/puhuilab/jp_rec_bench)
- **ko_rec_bench** [韩文文本识别](https://huggingface.co/datasets/puhuilab/ko_rec_bench)
- **ru_rec_bench** [俄文文本识别](https://huggingface.co/datasets/puhuilab/ru_rec_bench)

中英文混合文本识别主要来自于[OmniDocBench](https://github.com/opendatalab/OmniDocBench)和[TC-STR](https://github.com/esun-ai/traditional-chinese-text-recogn-dataset)的随机采样。其它数据由我们的团队手工采集完成。

## 后续优化方向

- 通过进一步归一化训练语料,字符错误率(CER,包括标点符号)可以得到进一步降低。
- 通过采用更先进的检测框架,文字检测的准确率可以进一步提升。

## 贡献指南

我们欢迎任何贡献!请随时提交 issue、功能请求或 pull request。

## 支持

如有问题或需要支持,请在 GitHub 上提交 issue 或联系维护者。

## 鸣谢

特别感谢 [RapidOCR](https://github.com/RapidAI/RapidOCR) 提供的检测模型及主框架支持。

## 许可证

- 本项目采用 Apache 2.0 开源许可证
- OCR 检测和分类模型的版权归百度所有
- PHOCR 识别模型采用修改版 MIT 许可证,详情请见 [LICENSE](./LICENSE) 文件

## 引用方式

如果您在研究中使用了 PHOCR,请引用:

```bibtex
@misc{phocr2025,
  title={PHOCR: High-Performance OCR Toolkit},
  author={PuHui Lab},
  year={2025},
  url={https://github.com/puhuilab/phocr}
}
```

================================================
FILE: benchmark/model_predictions/dataset_jp_test_v1_PHOCR.jsonl
================================================
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SYMBOL INDEX (255 symbols across 28 files)

FILE: benchmark/recog_pp.py
  function batched (line 15) | def batched(iterable, n, *, strict=False):
  function evaluate_recognition (line 25) | def evaluate_recognition(dataset, args):
  function print_results (line 72) | def print_results(results):
  function main (line 90) | def main():

FILE: benchmark/recognition.py
  function batched (line 18) | def batched(iterable, n, *, strict=False):
  function evaluate_recognition (line 28) | def evaluate_recognition(dataset, args):
  function print_results (line 91) | def print_results(results):
  function main (line 110) | def main():

FILE: benchmark/utils/scoring.py
  function reduce_underscores (line 7) | def reduce_underscores(text: str) -> str:
  function normalize_text (line 11) | def normalize_text(text):
  function clean_string (line 26) | def clean_string(input_string):
  function calculate_cer (line 43) | def calculate_cer(preds, gts, depunctuation=False):

FILE: demo.py
  function zh_en_demo (line 4) | def zh_en_demo():
  function jp_demo (line 23) | def jp_demo():
  function ko_demo (line 40) | def ko_demo():
  function ru_demo (line 57) | def ru_demo():
  function ppocr_demo (line 74) | def ppocr_demo():

FILE: phocr/cal_rec_boxes/main.py
  class Direction (line 13) | class Direction(Enum):
  class CalRecBoxes (line 18) | class CalRecBoxes:
    method __call__ (line 22) | def __call__(
    method get_box_direction (line 51) | def get_box_direction(box: np.ndarray) -> Direction:
    method cal_ocr_word_box (line 69) | def cal_ocr_word_box(
    method calc_en_num_box (line 115) | def calc_en_num_box(
    method calc_box (line 130) | def calc_box(
    method calc_avg_char_width (line 156) | def calc_avg_char_width(word_col: List[int], each_col_width: float) ->...
    method calc_all_char_avg_width (line 161) | def calc_all_char_avg_width(width_list: List[float], bbox_x0: float, b...
    method adjust_box_overlap (line 171) | def adjust_box_overlap(
    method reverse_rotate_crop_image (line 185) | def reverse_rotate_crop_image(
    method s_rotate (line 237) | def s_rotate(angle, valuex, valuey, pointx, pointy):
    method order_points (line 248) | def order_points(ori_box: List[List[int]]) -> List[List[int]]:

FILE: phocr/cls/main.py
  class TextClassifier (line 27) | class TextClassifier:
    method __init__ (line 28) | def __init__(self, cfg: Dict[str, Any]):
    method __call__ (line 36) | def __call__(self, img_list: Union[np.ndarray, List[np.ndarray]]) -> T...
    method resize_norm_img (line 75) | def resize_norm_img(self, img: np.ndarray) -> np.ndarray:

FILE: phocr/cls/utils.py
  class TextClsOutput (line 28) | class TextClsOutput:
    method __len__ (line 33) | def __len__(self):
    method vis (line 38) | def vis(self, save_path: Optional[Union[str, Path]] = None) -> Optiona...
  class ClsPostProcess (line 55) | class ClsPostProcess:
    method __init__ (line 56) | def __init__(self, label_list: List[str]):
    method __call__ (line 59) | def __call__(self, preds: np.ndarray) -> List[Tuple[str, float]]:

FILE: phocr/det/main.py
  class TextDetector (line 25) | class TextDetector:
    method __init__ (line 26) | def __init__(self, cfg: Dict[str, Any]):
    method __call__ (line 45) | def __call__(self, img: np.ndarray) -> TextDetOutput:
    method get_preprocess (line 66) | def get_preprocess(self, max_wh: int) -> DetPreProcess:
    method sorted_boxes (line 78) | def sorted_boxes(dt_boxes: np.ndarray) -> List[np.ndarray]:

FILE: phocr/det/utils.py
  class TextDetOutput (line 17) | class TextDetOutput:
    method __len__ (line 23) | def __len__(self):
    method vis (line 28) | def vis(self, save_path: Optional[str] = None) -> Optional[np.ndarray]:
  class DetPreProcess (line 42) | class DetPreProcess:
    method __init__ (line 43) | def __init__(self, limit_side_len: int = 736, limit_type: str = "min",...
    method __call__ (line 57) | def __call__(self, img: np.ndarray) -> Optional[np.ndarray]:
    method normalize (line 67) | def normalize(self, img: np.ndarray) -> np.ndarray:
    method permute (line 70) | def permute(self, img: np.ndarray) -> np.ndarray:
    method resize (line 73) | def resize(self, img: np.ndarray) -> Optional[np.ndarray]:
  class ResizeImgError (line 110) | class ResizeImgError(Exception):
  class DBPostProcess (line 114) | class DBPostProcess:
    method __init__ (line 117) | def __init__(
    method __call__ (line 137) | def __call__(self, pred: np.ndarray, ori_shape: Tuple[int, int]) -> Tu...
    method boxes_from_bitmap (line 149) | def boxes_from_bitmap(
    method get_mini_boxes (line 193) | def get_mini_boxes(self, contour: np.ndarray) -> Tuple[np.ndarray, flo...
    method box_score_fast (line 216) | def box_score_fast(bitmap: np.ndarray, _box: np.ndarray) -> float:
    method box_score_slow (line 230) | def box_score_slow(self, bitmap: np.ndarray, contour: np.ndarray) -> f...
    method unclip (line 249) | def unclip(self, box: np.ndarray) -> np.ndarray:
    method filter_det_res (line 258) | def filter_det_res(
    method order_points_clockwise (line 275) | def order_points_clockwise(self, pts: np.ndarray) -> np.ndarray:
    method clip_det_res (line 300) | def clip_det_res(self, points: np.ndarray, img_height: int, img_width:...

FILE: phocr/inference_engine/base.py
  function get_engine (line 20) | def get_engine(engine_type: EngineType):
  class FileInfo (line 33) | class FileInfo:
  class InferSession (line 41) | class InferSession(abc.ABC):
    method __init__ (line 47) | def __init__(self, config):
    method __call__ (line 51) | def __call__(self, input_content: np.ndarray) -> np.ndarray:
    method _verify_model (line 55) | def _verify_model(model_path: Union[str, Path, None]):
    method have_key (line 67) | def have_key(self, key: str = "character") -> bool:
    method get_model_url (line 71) | def get_model_url(cls, file_info: FileInfo) -> Dict[str, str]:
    method get_dict_key_url (line 90) | def get_dict_key_url(cls, file_info: FileInfo) -> str:

FILE: phocr/inference_engine/onnxruntime/main.py
  class OrtInferSession (line 15) | class OrtInferSession(InferSession):
    method __init__ (line 16) | def __init__(self, cfg: Dict[str, Any]):
    method _init_sess_opts (line 63) | def _init_sess_opts(cfg: Dict[str, Any]) -> SessionOptions:
    method __call__ (line 80) | def __call__(self, input_content: Union[np.ndarray, Tuple[np.ndarray, ...
    method get_input_names (line 89) | def get_input_names(self) -> List[str]:
    method get_output_names (line 92) | def get_output_names(self) -> List[str]:
    method get_character_list (line 95) | def get_character_list(self, key: str = "character") -> List[str]:
    method have_key (line 99) | def have_key(self, key: str = "character") -> bool:
  class ONNXRuntimeError (line 106) | class ONNXRuntimeError(Exception):

FILE: phocr/inference_engine/onnxruntime/provider_config.py
  class EP (line 10) | class EP(Enum):
  class ProviderConfig (line 17) | class ProviderConfig:
    method __init__ (line 18) | def __init__(self, engine_cfg: Dict[str, Any]):
    method get_ep_list (line 30) | def get_ep_list(self) -> List[Tuple[str, Dict[str, Any]]]:
    method cpu_ep_cfg (line 46) | def cpu_ep_cfg(self) -> Dict[str, Any]:
    method cuda_ep_cfg (line 49) | def cuda_ep_cfg(self) -> Dict[str, Any]:
    method dml_ep_cfg (line 52) | def dml_ep_cfg(self) -> Dict[str, Any]:
    method cann_ep_cfg (line 60) | def cann_ep_cfg(self) -> Dict[str, Any]:
    method verify_providers (line 63) | def verify_providers(self, session_providers: Sequence[str]):
    method is_cuda_available (line 82) | def is_cuda_available(self) -> bool:
    method is_dml_available (line 105) | def is_dml_available(self) -> bool:
    method is_cann_available (line 140) | def is_cann_available(self) -> bool:
    method print_log (line 161) | def print_log(self, log_list: List[str]):

FILE: phocr/main.py
  class PHOCR (line 27) | class PHOCR:
    method __init__ (line 28) | def __init__(self, config_path: Optional[str] = None, params: Optional...
    method load_config (line 35) | def load_config(self, config_path: Optional[str], params: Optional[Dic...
    method initialize (line 45) | def initialize(self, cfg: DictConfig):
    method __call__ (line 70) | def __call__(
    method finalize_results (line 112) | def finalize_results(
    method calc_word_boxes (line 127) | def calc_word_boxes(
    method update_params (line 153) | def update_params(
    method preprocess_img (line 170) | def preprocess_img(self, ori_img: np.ndarray) -> Tuple[np.ndarray, Dic...
    method get_det_res (line 176) | def get_det_res(self, img: np.ndarray, op_record: Dict[str, Any]) -> T...
    method get_crop_img_list (line 185) | def get_crop_img_list(self, img: np.ndarray, det_res: TextDetOutput) -...
    method get_cls_res (line 193) | def get_cls_res(self, img: List[np.ndarray]) -> Tuple[List[np.ndarray]...
    method get_rec_res (line 199) | def get_rec_res(self, img: List[np.ndarray]) -> TextRecOutput:
    method get_final_res (line 203) | def get_final_res(
    method filter_by_text_score (line 239) | def filter_by_text_score(self, ocr_res: PHOCROutput) -> PHOCROutput:
    method _add_letterbox (line 252) | def _add_letterbox(self, img: np.ndarray, op_record: Dict[str, Any]) -...
    method _get_origin_points (line 269) | def _get_origin_points(
  class PHOCRError (line 295) | class PHOCRError(Exception):

FILE: phocr/rec/main.py
  class Preprocess (line 17) | class Preprocess:
    method __init__ (line 18) | def __init__(self, cfg: Dict[str, Any]):
    method _pad_image_to_width (line 25) | def _pad_image_to_width(self, img: np.ndarray, max_width: int) -> np.n...
    method _resize_image (line 32) | def _resize_image(
    method _preprocess_batch (line 85) | def _preprocess_batch(
    method __call__ (line 120) | def __call__(self, images: List[np.ndarray]) -> Tuple[np.ndarray, np.n...
  class Postprocess (line 132) | class Postprocess:
    method __init__ (line 133) | def __init__(self, cfg: Dict[str, Any]):
    method __call__ (line 137) | def __call__(self, outputs: np.ndarray) -> List[str]:
    method _convert_score (line 153) | def _convert_score(self, score: np.ndarray) -> float:
  class ImageSegmenter (line 157) | class ImageSegmenter:
    method __init__ (line 158) | def __init__(self):
    method _get_patches (line 165) | def _get_patches(self, img: np.ndarray) -> List[np.ndarray]:
    method __call__ (line 204) | def __call__(self, image_list: List[np.ndarray]) -> Tuple[List[int], L...
    method postprocess (line 208) | def postprocess(self, groups: List[int], rec_res: List[Tuple[str, floa...
    method is_chinese (line 225) | def is_chinese(label: str) -> bool:
  class TextRecognizer (line 232) | class TextRecognizer:
    method __init__ (line 233) | def __init__(self, cfg: Dict[str, Any]):
    method __call__ (line 246) | def __call__(self, args: TextRecInput) -> TextRecOutput:
    method load_charset (line 280) | def load_charset(self, charset_path: str) -> List[str]:

FILE: phocr/rec/typings.py
  class TextRecConfig (line 16) | class TextRecConfig:
  class TextRecInput (line 29) | class TextRecInput:
  class TextRecOutput (line 34) | class TextRecOutput:
    method __len__ (line 41) | def __len__(self):
    method vis (line 46) | def vis(self, save_path: Optional[Union[str, Path]] = None) -> Optiona...
  class WordType (line 60) | class WordType(Enum):
  class WordInfo (line 68) | class WordInfo:

FILE: phocr/rec/utils.py
  class CTCLabelDecode (line 10) | class CTCLabelDecode:
    method __init__ (line 11) | def __init__(
    method __call__ (line 19) | def __call__(
    method get_character (line 38) | def get_character(
    method read_character_file (line 61) | def read_character_file(character_path: Union[str, Path]) -> List[str]:
    method insert_special_char (line 71) | def insert_special_char(character_list: List[str], special_char: str, ...
    method decode (line 75) | def decode(
    method get_word_info (line 119) | def get_word_info(text: str, selection: np.ndarray) -> WordInfo:
    method get_ignored_tokens (line 174) | def get_ignored_tokens() -> List[int]:

FILE: phocr/utils/download_file.py
  class DownloadFileInput (line 14) | class DownloadFileInput:
  class DownloadFile (line 21) | class DownloadFile:
    method run (line 26) | def run(cls, input_params: DownloadFileInput):
    method _ensure_parent_dir_exists (line 38) | def _ensure_parent_dir_exists(path: Path):
    method _should_skip_download (line 42) | def _should_skip_download(cls, path: Path, expected_sha256: Optional[s...
    method _make_http_request (line 58) | def _make_http_request(cls, url: str, logger: logging.Logger) -> reque...
    method _save_response_with_progress (line 70) | def _save_response_with_progress(cls, response: requests.Response, sav...
    method check_file_sha256 (line 88) | def check_file_sha256(file_path: Union[str, Path], gt_sha256: str) -> ...
    method check_is_atty (line 92) | def check_is_atty() -> bool:
  class DownloadFileException (line 100) | class DownloadFileException(Exception):

FILE: phocr/utils/load_image.py
  class LoadImage (line 16) | class LoadImage:
    method __init__ (line 17) | def __init__(self):
    method __call__ (line 20) | def __call__(self, img: InputType) -> np.ndarray:
    method load_img (line 29) | def load_img(self, img: InputType) -> np.ndarray:
    method img_to_ndarray (line 56) | def img_to_ndarray(self, img: Image.Image) -> np.ndarray:
    method convert_img (line 64) | def convert_img(self, img: np.ndarray, origin_img_type: Any) -> np.nda...
    method cvt_two_to_three (line 89) | def cvt_two_to_three(img: np.ndarray) -> np.ndarray:
    method cvt_four_to_three (line 103) | def cvt_four_to_three(img: np.ndarray) -> np.ndarray:
    method verify_exist (line 121) | def verify_exist(file_path: Union[str, Path]):
  class LoadImageError (line 126) | class LoadImageError(Exception):

FILE: phocr/utils/logger.py
  class Logger (line 6) | class Logger:
    method __init__ (line 7) | def __init__(self, log_level=logging.DEBUG, logger_name=None):
    method get_log (line 33) | def get_log(self):

FILE: phocr/utils/onnx_helper.py
  class KVCache (line 18) | class KVCache:
    method __init__ (line 19) | def __init__(self, device_id=0):
    method alloc (line 24) | def alloc(self, name, batchxbeam, max_seq_len):
    method has_name (line 44) | def has_name(self, name):
    method alloc_view (line 47) | def alloc_view(self, buffer_name, name, batchxbeam, seq_len):
    method clear_view (line 60) | def clear_view(self):
    method bind_input (line 63) | def bind_input(self, io_binding, name):
    method bind_output (line 73) | def bind_output(self, io_binding, name):
    method get_tensor (line 83) | def get_tensor(self, name):
  function numpy_obj_to_dtype (line 90) | def numpy_obj_to_dtype(arr: np.ndarray):
  function inspect_ortvalue (line 109) | def inspect_ortvalue(ov):
  function sequence_mask_np (line 118) | def sequence_mask_np(lengths, max_len=None):
  function log_softmax (line 131) | def log_softmax(x, axis=-1):
  function gather_nd (line 138) | def gather_nd(params: np.ndarray, indices: np.ndarray) -> np.ndarray:
  function gather_tree_numpy (line 153) | def gather_tree_numpy(values, parents):
  function finalize (line 171) | def finalize(beam_size, output_ids, parent_ids, out_seq_lens, end_id, ma...
  function topk (line 204) | def topk(a, k, axis=-1, largest=True, sorted=True):
  class ORTSeq2Seq (line 221) | class ORTSeq2Seq(object):
    method __init__ (line 226) | def __init__(self, cfg: Dict[str, Any]):
    method _load_vocab (line 295) | def _load_vocab(self, decoder_path):
    method batch_decode (line 308) | def batch_decode(self, outputs):
    method clear_io_binding (line 321) | def clear_io_binding(self):
    method _bind_io_for_encoder (line 327) | def _bind_io_for_encoder(self, inputs: Dict[str, np.ndarray]):
    method _bind_io_for_decoder (line 347) | def _bind_io_for_decoder(self, inputs: Dict[str, Any], cache=None):
    method forward_encoder (line 381) | def forward_encoder(self, inputs: List[np.ndarray]):
    method forward_decoder (line 395) | def forward_decoder(self, inputs: List[Any], cache=None):
    method greedy_search (line 411) | def greedy_search(self, images: np.ndarray, images_shape: np.ndarray):
    method beam_search (line 464) | def beam_search(self, images: np.ndarray, images_shape: np.ndarray, be...
    method run (line 567) | def run(self, inputs: List[np.ndarray], beam_size: int = 5):

FILE: phocr/utils/output.py
  class PHOCROutput (line 15) | class PHOCROutput:
    method __post_init__ (line 24) | def __post_init__(self):
    method __len__ (line 27) | def __len__(self):
    method to_json (line 32) | def to_json(self):
    method to_markdown (line 35) | def to_markdown(self) -> str:
    method vis (line 38) | def vis(self, save_path: Optional[str] = None, font_path: Optional[str...

FILE: phocr/utils/parse_parameters.py
  class ParseParams (line 18) | class ParseParams(OmegaConf):
    method __init__ (line 19) | def __init__(self):
    method load (line 23) | def load(cls, file_path: Union[str, Path]) -> DictConfig:
    method update_batch (line 32) | def update_batch(cls, cfg: DictConfig, params: Dict[str, Any]) -> Dict...
    method _convert_value_to_enum (line 52) | def _convert_value_to_enum(cls, cfg: DictConfig):
    method LangType (line 61) | def LangType(task_type: TaskType, lang_type: str):

FILE: phocr/utils/process_img.py
  function get_padding_h (line 7) | def get_padding_h(h: int, w: int, width_height_ratio: float, min_height:...
  function get_rotate_crop_image (line 13) | def get_rotate_crop_image(img: np.ndarray, points: np.ndarray) -> np.nda...
  function resize_image_within_bounds (line 48) | def resize_image_within_bounds(
  function reduce_max_side (line 64) | def reduce_max_side(img: np.ndarray, max_side_len: float = 2000) -> Tupl...
  function increase_min_side (line 92) | def increase_min_side(img: np.ndarray, min_side_len: float = 30) -> Tupl...
  function add_round_letterbox (line 120) | def add_round_letterbox(img: np.ndarray, padding_tuple: Tuple[int, int, ...
  class ResizeImgError (line 133) | class ResizeImgError(Exception):

FILE: phocr/utils/to_markdown.py
  class ToMarkdown (line 5) | class ToMarkdown:
    method to (line 7) | def to(cls, boxes, txts) -> str:
    method get_box_properties (line 84) | def get_box_properties(box: np.ndarray) -> dict:

FILE: phocr/utils/typings.py
  class LangDet (line 4) | class LangDet(Enum):
  class LangCls (line 10) | class LangCls(Enum):
  class LangRec (line 14) | class LangRec(Enum):
  class OCRVersion (line 22) | class OCRVersion(Enum):
  class EngineType (line 28) | class EngineType(Enum):
  class ModelType (line 35) | class ModelType(Enum):
  class TaskType (line 41) | class TaskType(Enum):

FILE: phocr/utils/utils.py
  function quads_to_rect_bbox (line 12) | def quads_to_rect_bbox(bbox: np.ndarray) -> Tuple[float, float, float, f...
  function has_chinese_char (line 25) | def has_chinese_char(text: str) -> bool:
  function get_file_sha256 (line 29) | def get_file_sha256(file_path: Union[str, Path], chunk_size: int = 65536...
  function save_img (line 41) | def save_img(save_path: Union[str, Path], img: np.ndarray):
  function is_url (line 48) | def is_url(url: str) -> bool:
  function import_package (line 56) | def import_package(name, package=None):
  function batched (line 64) | def batched(iterable, n, *, strict=False):

FILE: phocr/utils/vis_res.py
  class VisRes (line 28) | class VisRes:
    method __init__ (line 29) | def __init__(self, text_score: float = 0.5):
    method __call__ (line 37) | def __call__(
    method draw_dt_boxes (line 52) | def draw_dt_boxes(
    method get_font_path (line 80) | def get_font_path(
    method draw_rec_res (line 126) | def draw_rec_res(
    method draw_one_rec_res (line 139) | def draw_one_rec_res(
    method draw_ocr_box_txt (line 180) | def draw_ocr_box_txt(
    method get_random_color (line 231) | def get_random_color() -> Tuple[int, int, int]:
    method get_box_height (line 239) | def get_box_height(box: List[List[Union[float, int]]]) -> float:
    method get_box_width (line 243) | def get_box_width(box: List[List[Union[float, int]]]) -> float:
    method get_char_size (line 247) | def get_char_size(font, char_str: str) -> float:
    method concat_imgs (line 260) | def concat_imgs(imgs: List[np.ndarray], direction: str = "horizontal")...

FILE: setup.py
  function read_readme (line 7) | def read_readme():
  function read_requirements (line 13) | def read_requirements():
  function get_package_data (line 21) | def get_package_data():
Condensed preview — 82 files, each showing path, character count, and a content snippet. Download the .json file or copy for the full structured content (4,606K chars).
[
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  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_jp_test_v1_PHOCR.jsonl",
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    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_jp_test_v1_PHOCR_cuda.jsonl",
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  {
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    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_jp_test_v1_PHOCR_x86.jsonl",
    "chars": 35504,
    "preview": "{\"md5\": \"26216f488ae0a6977204f3951ced9174\", \"pred\": \"グロタンディク空間と核定理\"}\n{\"md5\": \"260b360fbf508e62d3292b1486d71218\", \"pred\":"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_jp_test_v1_ali.jsonl",
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    "preview": "{\"md5\":\"26216f488ae0a6977204f3951ced9174\",\"pred\":\"グロタンディク空間と核定理\"}\n{\"md5\":\"260b360fbf508e62d3292b1486d71218\",\"pred\":\"①見開き"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_jp_test_v1_baidu.jsonl",
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    "preview": "{\"md5\":\"26216f488ae0a6977204f3951ced9174\",\"pred\":\"グロタンディク空間と核定理\"}\n{\"md5\":\"260b360fbf508e62d3292b1486d71218\",\"pred\":\"①見開き"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_jp_test_v1_ppocrv5.jsonl",
    "chars": 34591,
    "preview": "{\"md5\": \"26216f488ae0a6977204f3951ced9174\", \"pred\": \"グロタンディク空間と核定理\"}\n{\"md5\": \"260b360fbf508e62d3292b1486d71218\", \"pred\":"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ko_test_v1_PHOCR.jsonl",
    "chars": 26464,
    "preview": "{\"md5\": \"52475462055d21ef68f10a3995a60cab\", \"pred\": \"일본어접근하기첫걸음편\"}\n{\"md5\": \"fb8208913de498a067568dbdde6f8369\", \"pred\": \""
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ko_test_v1_PHOCR_cuda.jsonl",
    "chars": 26464,
    "preview": "{\"md5\": \"52475462055d21ef68f10a3995a60cab\", \"pred\": \"일본어접근하기첫걸음편\"}\n{\"md5\": \"fb8208913de498a067568dbdde6f8369\", \"pred\": \""
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ko_test_v1_PHOCR_macos.jsonl",
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    "preview": "{\"md5\": \"52475462055d21ef68f10a3995a60cab\", \"pred\": \"일본어 접근하기 첫걸음편\"}\n{\"md5\": \"fb8208913de498a067568dbdde6f8369\", \"pred\":"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ko_test_v1_PHOCR_x86.jsonl",
    "chars": 26464,
    "preview": "{\"md5\": \"52475462055d21ef68f10a3995a60cab\", \"pred\": \"일본어접근하기첫걸음편\"}\n{\"md5\": \"fb8208913de498a067568dbdde6f8369\", \"pred\": \""
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ko_test_v1_ali.jsonl",
    "chars": 25689,
    "preview": "{\"md5\":\"52475462055d21ef68f10a3995a60cab\",\"pred\":\"일본어접근하기첫 첫걸음편 \"}\n{\"md5\":\"fb8208913de498a067568dbdde6f8369\",\"pred\":\"빴어요"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ko_test_v1_baidu.jsonl",
    "chars": 23390,
    "preview": "{\"md5\":\"52475462055d21ef68f10a3995a60cab\",\"pred\":\"일본어접근하기첫걸음편\"}\n{\"md5\":\"fb8208913de498a067568dbdde6f8369\",\"pred\":\"빴어요.회사"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ko_test_v1_ppocrv5.jsonl",
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    "preview": "{\"md5\": \"52475462055d21ef68f10a3995a60cab\", \"pred\": \"일본어접근하기첫걸음편\"}\n{\"md5\": \"fb8208913de498a067568dbdde6f8369\", \"pred\": \""
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ru_test_v1_PHOCR.jsonl",
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    "preview": "{\"md5\": \"de353226c0c3e3155f5f2d1f7e7e7706\", \"pred\": \"- народных образовательных стандартов Computer Curricula 2001 Compu"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ru_test_v1_PHOCR_cuda.jsonl",
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    "preview": "{\"md5\": \"de353226c0c3e3155f5f2d1f7e7e7706\", \"pred\": \"- народных образовательных стандартов Computer Curricula 2001 Compu"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ru_test_v1_PHOCR_macos.jsonl",
    "chars": 22273,
    "preview": "{\"md5\": \"de353226c0c3e3155f5f2d1f7e7e7706\", \"pred\": \"- народных образовательных стандартов Computer Curricula 2001 Compu"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ru_test_v1_PHOCR_x86.jsonl",
    "chars": 22207,
    "preview": "{\"md5\": \"de353226c0c3e3155f5f2d1f7e7e7706\", \"pred\": \"- народных образовательных стандартов Computer Curricula 2001 Compu"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ru_test_v1_ali.jsonl",
    "chars": 21603,
    "preview": "{\"md5\":\"de353226c0c3e3155f5f2d1f7e7e7706\",\"pred\":\"народных образовательных стандартов mutr urriul 2001 mutr.\"}\n{\"md5\":\"6"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ru_test_v1_baidu.jsonl",
    "chars": 21439,
    "preview": "{\"md5\":\"de353226c0c3e3155f5f2d1f7e7e7706\",\"pred\":\"HapoдHыx oбpaзoвaтeJьHыx сTaндapтoв Computer Curricula 2001 Computer\"}"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_ru_test_v1_ppocrv5.jsonl",
    "chars": 22093,
    "preview": "{\"md5\": \"de353226c0c3e3155f5f2d1f7e7e7706\", \"pred\": \"народных образовательных стандартов Сотритег Сигісиlа 2001 Сотриtег"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_zh_en_test_v1_PHOCR.jsonl",
    "chars": 308920,
    "preview": "{\"md5\": \"930ac2240100e424b3fd46e799c85c5a\", \"pred\": \"高于全国农村的平均增长水平。三\"}\n{\"md5\": \"ba9d1de550df380b51ceda2bf5a30457\", \"pred"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_zh_en_test_v1_PHOCR_cuda.jsonl",
    "chars": 308961,
    "preview": "{\"md5\": \"930ac2240100e424b3fd46e799c85c5a\", \"pred\": \"高于全国农村的平均增长水平。三\"}\n{\"md5\": \"ba9d1de550df380b51ceda2bf5a30457\", \"pred"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_zh_en_test_v1_PHOCR_macos.jsonl",
    "chars": 308920,
    "preview": "{\"md5\": \"930ac2240100e424b3fd46e799c85c5a\", \"pred\": \"高于全国农村的平均增长水平。三\"}\n{\"md5\": \"ba9d1de550df380b51ceda2bf5a30457\", \"pred"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_zh_en_test_v1_PHOCR_x86.jsonl",
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    "preview": "{\"md5\": \"930ac2240100e424b3fd46e799c85c5a\", \"pred\": \"高于全国农村的平均增长水平。三\"}\n{\"md5\": \"ba9d1de550df380b51ceda2bf5a30457\", \"pred"
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_zh_en_test_v1_baidu.jsonl",
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    "preview": "{\"md5\": \"f3dd24a30f8ede24e346e5b65e768b50\", \"pred\": \"重,支付了赔款3016万元,得到了农民\"}\n{\"md5\": \"2c89af62ed3ea6ef7e6408cd42c29836\", \""
  },
  {
    "path": "benchmark/model_predictions/dataset_zh_en_test_v1_ppocrv5.jsonl",
    "chars": 301278,
    "preview": "{\"md5\": \"930ac2240100e424b3fd46e799c85c5a\", \"pred\": \"高于全国农村的平均增长水平。三\"}\n{\"md5\": \"ba9d1de550df380b51ceda2bf5a30457\", \"pred"
  },
  {
    "path": "benchmark/ppocr/run.sh",
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    "preview": ""
  },
  {
    "path": "benchmark/recog_pp.py",
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    "preview": "import argparse\nimport json\nfrom collections import defaultdict\nfrom io import BytesIO\nfrom itertools import islice\n\nimp"
  },
  {
    "path": "benchmark/recognition.py",
    "chars": 4278,
    "preview": "import argparse\nimport json\nfrom collections import defaultdict\nfrom itertools import islice\n\nimport cv2\nfrom datasets i"
  },
  {
    "path": "benchmark/run_ppocr.sh",
    "chars": 520,
    "preview": "# ch & en\nPYTHONPATH=. python benchmark/recog_pp.py --benchmark_name zh_en_rec_bench --model_name PP-OCRv5_server_rec --"
  },
  {
    "path": "benchmark/run_recognition.sh",
    "chars": 587,
    "preview": "# ch & en\nPYTHONPATH=. python benchmark/recognition.py --benchmark_name zh_en_rec_bench --language ch --use_beam_search "
  },
  {
    "path": "benchmark/run_score.sh",
    "chars": 1681,
    "preview": "echo \"JP\"\n# Baidu jp score\npython benchmark/score.py --benchmark_name jp_rec_bench --pred_file ./benchmark/model_predict"
  },
  {
    "path": "benchmark/score.py",
    "chars": 1359,
    "preview": "import argparse\nimport logging\n\nimport pandas as pd\nfrom datasets import load_dataset\nfrom utils.scoring import calculat"
  },
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    "path": "benchmark/utils/scoring.py",
    "chars": 1596,
    "preview": "# import re\nimport Levenshtein\nimport pandas as pd\nimport regex as re\n\n\ndef reduce_underscores(text: str) -> str:\n    re"
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  {
    "path": "demo.py",
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    "preview": "from phocr import PHOCR, EngineType, LangDet, LangRec, ModelType, OCRVersion\n\n\ndef zh_en_demo():\n    engine = PHOCR(\n   "
  },
  {
    "path": "docs/transformer_onnx_opt.md",
    "chars": 1091,
    "preview": "\n## Transformer在onnxruntime中的推理优化\n\n1. 保持最简单的onnxruntime依赖不再包含第三方依赖库\n2. 尽可能提升推理性能\n\n## 网络结构\nTransformer有Encoder和Decoder构成,"
  },
  {
    "path": "docs/vocabulary/jp_charset_v1.txt",
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    "preview": "U+0021  [!]  JISX0213-2004\nU+0022  [\"]  JISX0213-2004\nU+0023  [#]  JISX0213-2004\nU+0024  [$]  JISX0213-2004\nU+0025  [%] "
  },
  {
    "path": "docs/vocabulary/ko_charset_v1.txt",
    "chars": 364092,
    "preview": "U+0021  [!]  Corpus\nU+0022  [\"]  Corpus\nU+0023  [#]  Corpus\nU+0024  [$]  Corpus\nU+0025  [%]  Corpus\nU+0026  [&]  Corpus\n"
  },
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    "path": "docs/vocabulary/ru_charset_v1.txt",
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    "preview": "[!] U+0021  punctuation\n[\"] U+0022  punctuation\n[#] U+0023  punctuation\n[$] U+0024  punctuation\n[%] U+0025  punctuation\n"
  },
  {
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    "preview": "U+0021  [!]  Corpus\nU+0022  [\"]  Corpus\nU+0023  [#]  Corpus\nU+0024  [$]  Corpus\nU+0025  [%]  Corpus\nU+0026  [&]  Corpus\n"
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  {
    "path": "phocr/__init__.py",
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    "preview": "from .main import PHOCR\nfrom .utils import LoadImageError, VisRes\nfrom .utils.typings import EngineType, LangCls, LangDe"
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  {
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    "preview": "from .main import CalRecBoxes\n"
  },
  {
    "path": "phocr/cal_rec_boxes/main.py",
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    "preview": "import copy\nimport math\nfrom enum import Enum\nfrom typing import List, Tuple\n\nimport cv2\nimport numpy as np\n\nfrom ..rec."
  },
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    "path": "phocr/cls/__init__.py",
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    "preview": "from .main import TextClassifier\nfrom .utils import TextClsOutput\n"
  },
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    "path": "phocr/cls/main.py",
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    "preview": "# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.\n#\n# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "
  },
  {
    "path": "phocr/cls/utils.py",
    "chars": 2169,
    "preview": "# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.\n#\n# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "
  },
  {
    "path": "phocr/config.yaml",
    "chars": 1960,
    "preview": "Global:\n    text_score: 0.5\n\n    use_det: true\n    use_cls: true\n    use_rec: true\n\n    min_height: 30\n    width_height_"
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    "path": "phocr/default_models.yaml",
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    "preview": "onnxruntime:\n  PP-OCRv4:\n    det:\n      ch_PP-OCRv4_det_infer.onnx:\n        model_dir: https://www.modelscope.cn/models/"
  },
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    "path": "phocr/det/__init__.py",
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    "preview": "from .main import TextDetector\nfrom .utils import TextDetOutput\n"
  },
  {
    "path": "phocr/det/main.py",
    "chars": 3548,
    "preview": "# Copyright (c) 2020 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.\n#\n# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "
  },
  {
    "path": "phocr/det/utils.py",
    "chars": 10656,
    "preview": "from dataclasses import dataclass\nfrom typing import List, Optional, Tuple\n\nimport cv2\nimport numpy as np\nimport pyclipp"
  },
  {
    "path": "phocr/inference_engine/__init__.py",
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    "preview": "\n"
  },
  {
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    "chars": 2677,
    "preview": "import abc\nfrom dataclasses import dataclass\nfrom enum import Enum\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Dict, Uni"
  },
  {
    "path": "phocr/inference_engine/onnxruntime/__init__.py",
    "chars": 34,
    "preview": "from .main import OrtInferSession\n"
  },
  {
    "path": "phocr/inference_engine/onnxruntime/main.py",
    "chars": 4123,
    "preview": "import os\nimport traceback\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any, Dict, List, Tuple, Union\n\nimport numpy as np"
  },
  {
    "path": "phocr/inference_engine/onnxruntime/provider_config.py",
    "chars": 6603,
    "preview": "import platform\nfrom enum import Enum\nfrom typing import Any, Dict, List, Sequence, Tuple\n\nfrom onnxruntime import get_a"
  },
  {
    "path": "phocr/main.py",
    "chars": 10441,
    "preview": "import copy\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple, Union\n\nimport numpy as np\nfrom"
  },
  {
    "path": "phocr/rec/__init__.py",
    "chars": 82,
    "preview": "from .main import TextRecognizer\nfrom .typings import TextRecInput, TextRecOutput\n"
  },
  {
    "path": "phocr/rec/main.py",
    "chars": 10704,
    "preview": "import time\nfrom collections import defaultdict\nfrom typing import Any, Dict, List, Tuple\n\nimport cv2\nimport numpy as np"
  },
  {
    "path": "phocr/rec/typings.py",
    "chars": 1952,
    "preview": "from dataclasses import dataclass, field\nfrom enum import Enum\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import List, Optiona"
  },
  {
    "path": "phocr/rec/utils.py",
    "chars": 6306,
    "preview": "from pathlib import Path\nfrom typing import Any, List, Optional, Tuple, Union\n\nimport numpy as np\n\nfrom ..utils.utils im"
  },
  {
    "path": "phocr/utils/__init__.py",
    "chars": 420,
    "preview": "from .download_file import DownloadFile, DownloadFileException, DownloadFileInput\nfrom .load_image import LoadImage, Loa"
  },
  {
    "path": "phocr/utils/download_file.py",
    "chars": 3261,
    "preview": "import logging\nimport sys\nfrom dataclasses import dataclass\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Optional, Union\n"
  },
  {
    "path": "phocr/utils/load_image.py",
    "chars": 3929,
    "preview": "from io import BytesIO\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any, Union\n\nimport cv2\nimport numpy as np\nimport requ"
  },
  {
    "path": "phocr/utils/logger.py",
    "chars": 1021,
    "preview": "import logging\n\nimport colorlog\n\n\nclass Logger:\n    def __init__(self, log_level=logging.DEBUG, logger_name=None):\n     "
  },
  {
    "path": "phocr/utils/onnx_helper.py",
    "chars": 22108,
    "preview": "import json\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any, Dict, List\n\nimport numpy as np\nimport onnx\nimport onnxrunti"
  },
  {
    "path": "phocr/utils/output.py",
    "chars": 1553,
    "preview": "from dataclasses import dataclass, field\nfrom typing import List, Optional, Tuple, Union\n\nimport numpy as np\n\nfrom .logg"
  },
  {
    "path": "phocr/utils/parse_parameters.py",
    "chars": 2089,
    "preview": "from enum import Enum\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Any, Dict, Union\n\nfrom omegaconf import DictConfig, Om"
  },
  {
    "path": "phocr/utils/process_img.py",
    "chars": 3757,
    "preview": "from typing import Tuple\n\nimport cv2\nimport numpy as np\n\n\ndef get_padding_h(h: int, w: int, width_height_ratio: float, m"
  },
  {
    "path": "phocr/utils/to_markdown.py",
    "chars": 3054,
    "preview": "# -*- encoding: utf-8 -*-\nimport numpy as np\n\n\nclass ToMarkdown:\n    @classmethod\n    def to(cls, boxes, txts) -> str:\n "
  },
  {
    "path": "phocr/utils/typings.py",
    "chars": 616,
    "preview": "from enum import Enum\n\n\nclass LangDet(Enum):\n    CH = \"ch\"\n    EN = \"en\"\n    MULTI = \"multi\"\n\n\nclass LangCls(Enum):\n    "
  },
  {
    "path": "phocr/utils/utils.py",
    "chars": 2007,
    "preview": "import hashlib\nimport importlib\nfrom itertools import islice\nfrom pathlib import Path\nfrom typing import Tuple, Union\nfr"
  },
  {
    "path": "phocr/utils/vis_res.py",
    "chars": 10084,
    "preview": "# -*- encoding: utf-8 -*-\n# @Original Author: SWHL\n# @Original Contact: liekkaskono@163.com\n# @Modified by: Your Name (y"
  },
  {
    "path": "requirements.txt",
    "chars": 192,
    "preview": "pyclipper>=1.2.0\nopencv_python>=4.5.1.48\nnumpy>=1.19.5,<=1.26.4\nsix>=1.15.0\nShapely>=1.7.1,!=2.0.4  # python3.12 2.0.4 b"
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  {
    "path": "setup.py",
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    "preview": "#!/usr/bin/env python3\nimport os\nfrom setuptools import find_packages, setup\nimport shutil\n\n\ndef read_readme():\n    read"
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  {
    "path": "version.txt",
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    "preview": "1.0.3"
  }
]

About this extraction

This page contains the full source code of the puhuilab/phocr GitHub repository, extracted and formatted as plain text for AI agents and large language models (LLMs). The extraction includes 82 files (3.4 MB), approximately 901.8k tokens, and a symbol index with 255 extracted functions, classes, methods, constants, and types. Use this with OpenClaw, Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, or any other AI tool that accepts text input. You can copy the full output to your clipboard or download it as a .txt file.

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