常见问题解答:
文本检测相关FAQ
paddle ocr 常见问答
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4491412
参数介绍
import argparse
import os
import sys
import cv2
import numpy as np
import paddle
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import math
from paddle import inference
import time
from ppocr.utils.logging import get_logger
def str2bool(v):
return v.lower() in ("true", "t", "1")
def init_args():
parser = argparse.ArgumentParser()
# params for prediction engine
parser.add_argument("--use_gpu", type=str2bool, default=True)
parser.add_argument("--ir_optim", type=str2bool, default=True)
parser.add_argument("--use_tensorrt", type=str2bool, default=False)
parser.add_argument("--min_subgraph_size", type=int, default=15)
parser.add_argument("--precision", type=str, default="fp32")
parser.add_argument("--gpu_mem", type=int, default=500)
# params for text detector
parser.add_argument("--image_dir", type=str)
parser.add_argument("--det_algorithm", type=str, default='DB')
parser.add_argument("--det_model_dir", type=str)
parser.add_argument("--det_limit_side_len", type=float, default=960)
parser.add_argument("--det_limit_type", type=str, default='max')
# DB parmas
parser.add_argument("--det_db_thresh", type=float, default=0.3)
parser.add_argument("--det_db_box_thresh", type=float, default=0.6)
parser.add_argument("--det_db_unclip_ratio", type=float, default=1.5)
parser.add_argument("--max_batch_size", type=int, default=10)
parser.add_argument("--use_dilation", type=str2bool, default=False)
parser.add_argument("--det_db_score_mode", type=str, default="fast")
# EAST parmas
parser.add_argument("--det_east_score_thresh", type=float, default=0.8)
parser.add_argument("--det_east_cover_thresh", type=float, default=0.1)
parser.add_argument("--det_east_nms_thresh", type=float, default=0.2)
# SAST parmas
parser.add_argument("--det_sast_score_thresh", type=float, default=0.5)
parser.add_argument("--det_sast_nms_thresh", type=float, default=0.2)
parser.add_argument("--det_sast_polygon", type=str2bool, default=False)
# PSE parmas
parser.add_argument("--det_pse_thresh", type=float, default=0)
parser.add_argument("--det_pse_box_thresh", type=float, default=0.85)
parser.add_argument("--det_pse_min_area", type=float, default=16)
parser.add_argument("--det_pse_box_type", type=str, default='box')
parser.add_argument("--det_pse_scale", type=int, default=1)
# params for text recognizer
parser.add_argument("--rec_algorithm", type=str, default='CRNN')
parser.add_argument("--rec_model_dir", type=str)
parser.add_argument("--rec_image_shape", type=str, default="3, 32, 320")
parser.add_argument("--rec_batch_num", type=int, default=6)
parser.add_argument("--max_text_length", type=int, default=25)
parser.add_argument(
"--rec_char_dict_path",
type=str,
default="./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt")
parser.add_argument("--use_space_char", type=str2bool, default=True)
parser.add_argument(
"--vis_font_path", type=str, default="./doc/fonts/simfang.ttf")
parser.add_argument("--drop_score", type=float, default=0.5)
# params for e2e
parser.add_argument("--e2e_algorithm", type=str, default='PGNet')
parser.add_argument("--e2e_model_dir", type=str)
parser.add_argument("--e2e_limit_side_len", type=float, default=768)
parser.add_argument("--e2e_limit_type", type=str, default='max')
# PGNet parmas
parser.add_argument("--e2e_pgnet_score_thresh", type=float, default=0.5)
parser.add_argument(
"--e2e_char_dict_path", type=str, default="./ppocr/utils/ic15_dict.txt")
parser.add_argument("--e2e_pgnet_valid_set", type=str, default='totaltext')
parser.add_argument("--e2e_pgnet_mode", type=str, default='fast')
# params for text classifier
parser.add_argument("--use_angle_cls", type=str2bool, default=False)
parser.add_argument("--cls_model_dir", type=str)
parser.add_argument("--cls_image_shape", type=str, default="3, 48, 192")
parser.add_argument("--label_list", type=list, default=['0', '180'])
parser.add_argument("--cls_batch_num", type=int, default=6)
parser.add_argument("--cls_thresh", type=float, default=0.9)
parser.add_argument("--enable_mkldnn", type=str2bool, default=False)
parser.add_argument("--cpu_threads", type=int, default=10)
parser.add_argument("--use_pdserving", type=str2bool, default=False)
parser.add_argument("--warmup", type=str2bool, default=False)
#
parser.add_argument(
"--draw_img_save_dir", type=str, default="./inference_results")
parser.add_argument("--save_crop_res", type=str2bool, default=False)
parser.add_argument("--crop_res_save_dir", type=str, default="./output")
# multi-process
parser.add_argument("--use_mp", type=str2bool, default=False)
parser.add_argument("--total_process_num", type=int, default=1)
parser.add_argument("--process_id", type=int, default=0)
parser.add_argument("--benchmark", type=str2bool, default=False)
parser.add_argument("--save_log_path", type=str, default="./log_output/")
parser.add_argument("--show_log", type=str2bool, default=True)
parser.add_argument("--use_onnx", type=str2bool, default=False)
# 这里需要注意,添加这个是因为直接在notebook中解析的话,sys.argv会在后面添加下面的内容,导致解析失败
# '-f', '/home/aistudio/.local/share/jupyter/runtime/kernel-e1221262-c656-4129-896f-1b197b6b782c.json'
parser.add_argument("-f", type=str, default=None)
return parser
def parse_args():
parser = init_args()
arg = parser.parse_args()
args.use_gpu = True #...
识别和保存表格
# 初始化表格识别系统
table_sys = TableSystem(args)
img = cv2.imread('./pic/img_mask.png')
# 执行表格识别
pred_html = table_sys(img)
# 结果存储到excel文件
to_excel(pred_html['html'], 'xxx.xlsx')
版面分析
from paddleocr import PPStructure, draw_structure_result, save_structure_res
table_engine = PPStructure(show_log=True,
# table_max_len=488,
# table=False,
# ocr=False,
# layout_model_dir=model_path,
# image_orientation=True
)
result = table_engine(img)
save_structure_res(result,
save_folder,
os.path.basename(img_path).split('.')[0]
)
检测框,det_db_unclip_ratio
from paddleocr import PaddleOCR
det_box_ocr = PaddleOCR(lang="ch", show_log=False,det_db_unclip_ratio = 2.5)
输入图像最长边
参考:https://blog.csdn.net/qq_43165081/article/details/120387754
det_limit_side_len=960。表示网络输入图像的最长边不能超过960, 如果超过这个值,会对图像做等宽比的resize操作,确保最长边为det_limit_side_len。 设置为limit_type=‘min’, det_limit_side_len=960 则表示限制图像的最短边为960。
如果输入图片的分辨率比较大,而且想使用更大的分辨率预测,可以设置det_limit_side_len 为想要的值,比如4000
rec_char_dict_path指定使用的字典路径
参考:paddleocr自定义字典训练自己的数据集(rec模块)
多进程推理
参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.3/doc/doc_ch/inference.md
use_mp表示是否使用多进程。total_process_num表示在使用多进程时的进程数
文本长度超过25
参考:
场景文本识别算法-SVTR
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/7500
训练修改配置文件中的 max_text_length 字段,设置为更大的最长文本长度
识别单个数字精度不准原因
参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1097