Cnocr

主要变更：

* 修复HTTP服务存在的问题，感谢 [[Sugobet](https://github.com/Sugobet)](https://github.com/Sugobet) 。
* 增加图片分类模型，以及配套的训练和预测脚本，具体见 [[图片分类工具](https://github.com/breezedeus/CnOCR/releases/clf_command.md)](clf_command.md)。
* 适配了新版的pytorch_lightning接口，训练中引入`torchmetrics`计算各种指标。

主要变更：

- 修复了一些bug。
- 加入了基于 FastAPI 的HTTP服务，使用命令 cnocr serve 启动HTTP服务，具体见 [安装说明](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/install/)。
- 加入了一些工具脚本，如对截屏图片进行OCR，具体见 [cnocr/scripts](https://github.com/breezedeus/CnOCR/tree/master/scripts)。

主要变更：

- CnOCR 内部集成 [CnSTD](https://github.com/breezedeus/cnstd) 进行文本检测，降低使用门槛，提升适用场景的范围。
- 对诸多代码做了重构，同时也对文档进行了大幅度的优化。
- 更新了测试用例，清理了过期的用例。

- 修复 V2.1.2 bug：打包时忘记把 ppocr 模型相关的字符集文件打包进来了 😭。

主要变更：

* 引入了对外部模型的支持，此版加入了对 PaddleOCR 模型的 ONNX 版本的支持，具体参见 [可用模型](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/models/)；
* 新引入的模型支持识别竖排文字、繁体中文（部分模型），具体参见 [可用模型](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/models/)。
* 模型输出结果的格式略有调整，具体参见 [使用方法](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/usage/)。

主要变更：

- 增加了对 ONNX 模型的支持，支持 *-fc 模型，提升预测速度；
- 类 CnOcr 的初始化中增加了参数 model_backend 和 vocab_fp，具体参见 [使用方法](https://cnocr.readthedocs.io/zh/latest/usage/) ；
- 增加了 cnocr export-onnx 命令，把训练好的PyTorch模型导出为ONNX模型；
- 去掉了对包 python-Levenshtein 的依赖。