【全栈开发】—— Paddle OCR 文字识别 + deepseek接入（基于python 最新！！！）

所有源码都在文章中，大家不要私信来要源码，当然，评论区欢迎交流技术

目录

Paddle OCR

配置环境

示例

deepseek接入

环境配置

api 调用代码

sliconflow

Paddle OCR

配置环境

清华源下载 paddlepaddle：

pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

清华源下载 paddlehub：

pip install paddlehub -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

飞桨官网安装：

开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台

根据自己电脑的配置进行选择，选择 GPU 或者 CPU，GPU 要选择 CUDA 版本，可在cmd输入指令查看：

nvcc --version

release 后面的就是 CUDA 版本，还未下载 CUDA 的可以看我之前配置 YOLO8GPU 环境，有CUDA 、Cudnn教程：

CV -- 基于GPU版CUDA环境+Pycharm YOLOv8 目标检测_python+yolo+opencv+cuda-CSDN博客

官网复制适合自己的指令，在控制台下载（我这只是示例）：

 python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0rc1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/

下载完后再下载 paddleocr

pip install paddleocr

示例

配置完成，下面进行一个简单示例（官方示例）：

from paddleocr import PaddleOCR
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE'#我的电脑因为报某些错误需要加上这个
# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch",use_gpu = True)  # need to run only once to download and load model into memory   use_gpu 开启gpu(显卡)进行推理
img_path = 'F:\全栈\Django\YOLO_django\\app01\static\img\\2.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for idx in range(len(result)):res = result[idx]for line in res:print(line)

原图片是这样的：

运行代码，识别文字：

识别是一行一行来的，第一个数据是该文字在图片的位置信息是，第二个是文字识别的内容，第三个则是置信度。

可以看到，由于我识别的图片拍的比较清晰，所有文字的识别置信度都在0.998之上，大家也可以放点不清晰的看看效果咋样。

deepseek接入

环境配置

先去 deepseek 官网注册，申请 api：

DeepSeek

这样获取的 api 是没有免费额度的：

但我们也试试代码。

api 调用代码

安装 openai

pip install openai

运行代码：

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='你的api',base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role":"system","content":"你好呀"},{"role":"user","content":"很好"}],stream=False,
)
print(response.choices[0].message.content)

这样是会报错的：

因为自己 deepseek 官网没有 token 请求次数，大部分小伙伴又不想花钱，API就没办法调用。当然，大大家有能力也可以自己去充值，充值了就有 token 使用权力，就可以正常调用 api。

sliconflow

没超能力就无法调用 deepseek 了吗？当然不是，大家也可注册获取使用Deepseek模型的平台 sliconflow：

去这个网站注册，注册即送两千万 token，白飘党的福利：Models

新建密钥：

使用硅基平台的 api 时，在调用时，需要修改部分代码，修改如下：

base_url="http://api.siliconflow.cn/v1"model="deepseek-ai/DeepSeek-V3"

完整代码如下：

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='你的api密钥',base_url="http://api.siliconflow.cn/v1")
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-ai/DeepSeek-V3",messages=[{"role":"system","content":"我是DeepSeek Chat，由深度求索公司（DeepSeek）创造的人工智能助手！"},{"role":"user","content":"怎么去重庆"}],stream=False,
)
print(response.choices[0].message.content)

message 中是上下文，model 可以根据 message 生成结果，role 是发送消息的对象，content 是内容，这里 role 有系统和用户，系统就是 model 上次的回答，用户则是你自己。当然 message 中也可以不止放这两行上下文，能放很多。

运行代码：