.net版OCR地址PaddleOCRSharp：
?https://gitee.com/raoyutian/paddle-ocrsharp
PaddleOCRSharp是一個基于PaddleOCR的C++代碼修改并封裝的.NET的工具類庫。包含文本識別、文本檢測、基于文本檢測結果的統計分析的表格識別功能，同時針對小圖識別不準的情況下，做了優化，提高識別準確率。包含總模型僅8.6M的超輕量級中文OCR，單模型支持中英文數字組合識別、豎排文本識別、長文本識別。同時支持多種文本檢測。項目封裝極其簡化，實際調用僅幾行代碼，極大的方便了中下游開發者的使用和降低了PaddleOCR的使用入門級別，同時提供不同的.NET框架使用，方便各個行業應用開發與部署。Nuget包即裝即用，可以離線部署，不需要網絡就可以識別的高精度中英文OCR。
20000+Star超輕量OCR系統PP-OCRv3效果再提升5% - 11%
OCR方向的工程師，之前一定聽說過PaddleOCR這個項目。
項目累計Star數量已超過20000+；
頻頻登上GitHub Trending和Paperswithcode?日榜月榜第一；
在Medium與Papers withCode 聯合評選的《Top Trending Libraries of 2021》，從百萬量級項目中脫穎而出，榮登Top10！
在《2021中國開源年度報告》中被評為活躍度Top5！
本次PaddleOCR最新發版，帶來四大重磅升級，包括：
發布超輕量OCR系統PP-OCRv3：中英文、純英文以及多語言場景精度再提升5% - 11%！
發布半自動標注工具PPOCRLabelv2：新增表格文字圖像、圖像關鍵信息抽取任務和不規則文字圖像的標注功能。
發布OCR產業落地工具集：打通22種訓練部署軟硬件環境與方式，覆蓋企業90%的訓練部署環境需求。
.NET使用示例
安裝：
PM> Install-Package?PaddleOCRSharp?-Version?2.0.0OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();ofd.Filter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;var imagebyte = File.ReadAllBytes(ofd.FileName);Bitmap bitmap = new Bitmap(new MemoryStream(imagebyte));OCRModelConfig config = null;OCRParameter oCRParameter = new OCRParameter ();OCRResult ocrResult = new OCRResult();//建議程序全局初始化一次即可，不必每次識別都初始化，容易報錯。PaddleOCREngine engine = new PaddleOCREngine(config, oCRParameter);{ocrResult = engine.DetectText(bitmap );}if (ocrResult != null){MessageBox.Show(ocrResult.Text,"識別結果");}//不再用OCR時，請把PaddleOCREngine釋放本項目目前支持以下NET框架：
net35;net40;net45;net451;net452;net46;net461;net462;net47;net471;net472;net48;
netstandard2.0;netcoreapp3.1;
net5.0;net6.0;PP-OCRv3優化策略解讀
PP-OCR是PaddleOCR團隊自研的超輕量OCR系統，面向OCR產業應用，權衡精度與速度。近期，PaddleOCR團隊針對PP-OCRv2的檢測模塊和識別模塊，進行共計9個方面的升級，打造出一款全新的、效果更優的超輕量OCR系統：PP-OCRv3。
從效果上看，速度可比情況下，多種場景精度均有大幅提升：
中文場景，相比PP-OCRv2，中文模型提升超5%；
英文數字場景，相比PP-OCRv2，英文數字模型提升11%；
多語言場景，優化80+語種識別效果，平均準確率提升超5%。
全新升級的PP-OCRv3的整體框架圖（粉色框中為PP-OCRv3新增策略）如下圖。檢測模塊仍基于DB算法優化；而識別模塊不再采用CRNN，更新為IJCAI 2022最新收錄的文本識別算法SVTR (論文名稱：SVTR: Scene Text Recognition with a SingleVisual Model)，并對其進行產業適配。
具體的優化策略包括以下幾點：
1.檢測模塊
LK-PAN：大感受野的PAN結構
DML：教師模型互學習策略
RSE-FPN：殘差注意力機制的FPN結構
2.識別模塊
SVTR_LCNet：輕量級文本識別網絡
GTC：Attention指導CTC訓練策略
TextConAug：挖掘文字上下文信息的數據增廣策略
TextRotNet：自監督的預訓練模型
UDML：聯合互學習策略
UIM：無標注數據挖掘方案
PaddleOCRSharp項目地址：
GitHub:https://github.com/raoyutian/PaddleOCRSharp
Gitee:https://gitee.com/raoyutian/paddle-ocrsharp
PaddleOCRSharp最新版本v2.0.0是基于PaddleOCR的最新版V2.5的C++代碼修改而成，并適配PP-OCRv3。
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