PaddleOCR API：快速查看和选择PaddleNLP版本

PaddleOCR是百度基于飞桨的OCR工具库，包含总模型仅8.6M。要查看和选择PaddleNLP版本，首先需要安装PaddleOCR。可以通过以下命令在命令行中安装最新版本的PaddleOCR：

pip install paddlepaddle-gpu==2.1.2
pip install paddleocr

安装完成后，可以通过以下命令查看已安装的PaddleNLP版本：

import paddle
print(paddle.__version__)

要选择特定版本的PaddleNLP，可以使用以下命令：

pip install paddlepaddle==<version>
pip install paddlepaddle-gpu==<version>
pip install paddleocr

其中<version>是你想要安装的PaddleNLP版本号。例如，要安装PaddleNLP 2.1.2版本，可以执行以下命令：

pip install paddlepaddle==2.1.2
pip install paddlepaddle-gpu==2.1.2
pip install paddleocr

安装完成后，可以通过以下命令查看已安装的PaddleNLP版本：

import paddle
print(paddle.__version__)

使用PaddleOCR API进行文字识别非常简单。以下是一个示例代码：

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
# 加载PaddleOCR模型，支持GPU加速
ocr = PaddleOCR(use_gpu=True)
# 读取图片文件
image_path = 'example.jpg'
result = ocr.ocr(image_path, use_gpu=True)
# 可视化识别结果
from PIL import Image
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/path/to/font')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.show()

在上述代码中，首先通过PaddleOCR类加载PaddleOCR模型，并指定使用GPU进行加速。然后，通过ocr.ocr()方法读取图片文件，并返回识别结果。最后，通过draw_ocr()方法将识别结果可视化显示在图片上。需要注意的是，在使用draw_ocr()方法时，需要指定字体路径（font_path参数），以便正确显示识别结果中的文字。