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examples/vision/ocr/PP-OCRv3/python/README.md

@@ -38,89 +38,12 @@ python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2
 运行完成可视化结果如下图所示
 <img width="640" src="https://user-images.githubusercontent.com/109218879/185826024-f7593a0c-1bd2-4a60-b76c-15588484fa08.jpg">
 
-## PPOCRv3 Python接口
-
-```
-fd.vision.ocr.PPOCRv3(det_model=det_model, cls_model=cls_model, rec_model=rec_model)
-```
-PPOCRv3的初始化,输入的参数是检测模型，分类模型和识别模型，其中cls_model可选，如无需求，可设置为None
-
-**参数**
-
-> * **det_model**(model): OCR中的检测模型
-> * **cls_model**(model): OCR中的分类模型
-> * **rec_model**(model): OCR中的识别模型
-
-### predict函数
-
-> ```
-> result = ppocr_v3.predict(im)
-> ```
->
-> 模型预测接口，输入是一张图片
->
-> **参数**
->
-> > * **im**(np.ndarray): 输入数据，每张图片注意需为HWC，BGR格式
-
-> **返回**
->
-> > 返回`fastdeploy.vision.OCRResult`结构体，结构体说明参考文档[视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)
-
-
-
-## DBDetector Python接口
-
-### DBDetector类
-
-```
-fastdeploy.vision.ocr.DBDetector(model_file, params_file, runtime_option=None, model_format=ModelFormat.PADDLE)
-```
-
-DBDetector模型加载和初始化，其中模型为paddle模型格式。
-
-**参数**
-
-> * **model_file**(str): 模型文件路径
-> * **params_file**(str): 参数文件路径，当模型格式为ONNX时，此参数传入空字符串即可
-> * **runtime_option**(RuntimeOption): 后端推理配置，默认为None，即采用默认配置
-> * **model_format**(ModelFormat): 模型格式，默认为PADDLE格式
-
-### Classifier类与DBDetector类相同
-
-### Recognizer类
-```
-fastdeploy.vision.ocr.Recognizer(rec_model_file,rec_params_file,rec_label_file,
-                                  runtime_option=rec_runtime_option,model_format=ModelFormat.PADDLE)
-```
-Recognizer类初始化时,需要在rec_label_file参数中,输入识别模型所需的label文件路径，其他参数均与DBDetector类相同
-
-**参数**
-> * **label_path**(str): 识别模型的label文件路径
-
-
-
-### 类成员变量
-
-#### DBDetector预处理参数
-用户可按照自己的实际需求，修改下列预处理参数，从而影响最终的推理和部署效果
-
-> > * **max_side_len**(int): 检测算法前向时图片长边的最大尺寸，当长边超出这个值时会将长边resize到这个大小，短边等比例缩放,默认为960
-> > * **det_db_thresh**(double): DB模型输出预测图的二值化阈值，默认为0.3
-> > * **det_db_box_thresh**(double): DB模型输出框的阈值，低于此值的预测框会被丢弃，默认为0.6
-> > * **det_db_unclip_ratio**(double): DB模型输出框扩大的比例，默认为1.5
-> > * **det_db_score_mode**(string):DB后处理中计算文本框平均得分的方式,默认为slow，即求polygon区域的平均分数的方式
-> > * **use_dilation**(bool):是否对检测输出的feature map做膨胀处理,默认为Fasle
-
-#### Classifier预处理参数
-用户可按照自己的实际需求，修改下列预处理参数，从而影响最终的推理和部署效果
-
-> > * **cls_thresh**(double): 当分类模型输出的得分超过此阈值，输入的图片将被翻转，默认为0.9
 
 
 
 ## 其它文档
 
+- [Python API文档查阅](https://baidu-paddle.github.io/fastdeploy-api/python/html/)
 - [PPOCR 系列模型介绍](../../)
 - [PPOCRv3 C++部署](../cpp)
 - [模型预测结果说明](../../../../../docs/api/vision_results/)