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ba4506baf7
16 files changed
+117
-5
No files matched your search
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 102 KiB |
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 103 KiB |
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 85 KiB |
@@ -0,0 +1,31 @@
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# 相关网站
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- github：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop
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- 官网：
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# 报错
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## AttributeError: module 'h11' has no attribute 'Event'. Did you mean: '_events'?
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```bash
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pip install "h11==0.14.0" --force-reinstall
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```
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## ImportError: cannot import name 'download' from 'aistudio_sdk.hub'
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```bash
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pip install aistudio-sdk==0.2.6
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```
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## ValueError: Unknown argument: show_log
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```
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pip install paddleocr==2.10
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```
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@@ -0,0 +1,225 @@
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注：这里以 **识别集装箱号** 为案例进行演示
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# 相关网站
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- paddlepaddle：https://www.paddlepaddle.org.cn/
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- github：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/main
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# 1 环境配置
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当前使用的是虚拟环境：
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- python：3.11
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- paddlepaddle：3.1
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- paddleocr：3.1.0
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## 1.1 安装paddlepaddle
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网站：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/linux-pip.html
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需要注意自己的 CUDA 版本，不要过高即可，查看命令：
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```bash
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nvidia-smi
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```
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输出如下：
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```
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+-----------------------------------------------------------------------------+
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| NVIDIA-SMI 525.105.17 Driver Version: 525.105.17 CUDA Version: 12.0 |
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|-------------------------------+----------------------+----------------------+
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||||
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
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| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
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| | | MIG M. |
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|===============================+======================+======================|
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| 0 Tesla T4 On | 00000000:00:09.0 Off | 0 |
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| N/A 27C P8 8W / 70W | 4MiB / 15360MiB | 0% Default |
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| | | N/A |
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+-------------------------------+----------------------+----------------------+
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||||
+-----------------------------------------------------------------------------+
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| Processes: |
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| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
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| ID ID Usage |
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|=============================================================================|
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| No running processes found |
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+-----------------------------------------------------------------------------+
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```
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当前电脑的 CUDA 版本为 12.0，所以下载 小于等于 12.0版本的paddlepaddle 即可
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```bash
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python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
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```
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检查是否安装成功：
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```bash
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python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
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```
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输出以下内容即代表成功：
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```
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(ocr) root@VM-0-80-ubuntu:/workspace# python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
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/root/miniforge3/envs/ocr/lib/python3.11/site-packages/paddle/utils/cpp_extension/extension_utils.py:715: UserWarning: No ccache found. Please be aware that recompiling all source files may be required. You can download and install ccache from: https://github.com/ccache/ccache/blob/master/doc/INSTALL.md
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||||
warnings.warn(warning_message)
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||||
Running verify PaddlePaddle program ...
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I0710 06:19:32.810492 2651 pir_interpreter.cc:1524] New Executor is Running ...
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||||
W0710 06:19:32.813128 2651 gpu_resources.cc:114] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 12.0, Runtime API Version: 11.7
|
||||
I0710 06:19:35.382279 2651 pir_interpreter.cc:1547] pir interpreter is running by multi-thread mode ...
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PaddlePaddle works well on 1 GPU.
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||||
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.
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```
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## 1.2 下载paddleocr
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下载网站：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/releases
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当前使用的版本是 3.1.0
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下载后解压
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```bash
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unzip PaddleOCR-3.1.0.zip
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```
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安装依赖
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```bash
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cd PaddleOCR-3.1.0
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pip install -r requirements.txt --user
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```
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测试是否能正常运行：
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```bash
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python tools/infer/predict_system.py --image_dir="/workspace/img/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True
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```
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输出以下内容即成功：
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```
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ppocr INFO: not find det model file path None
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```
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# 2 准备数据集
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## 2.1 标注工具
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### 2.1.1 PPOcrLabel
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> 存在问题：EXE 安装包运行会报错。但是该工具在本地运行标注的话还是比较推荐的。
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下载地址：
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- 专门为 PPOCR 制作的标注工具
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### 2.1.2 X-AnyLabeling
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下载地址：
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- 支持多种导出格式，其中就支持 PPOCR 的格式
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## 2.2 数据集结构
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示例：
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```
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conno/1b4e2845-e9ba-4233-9268-bf07801ace0e.jpg [{"transcription": "RKSU5020243", "points": [[233, 317], [299, 317], [258, 833], [181, 839]], "difficult": false}]
|
||||
conno/6ffd244b-1d27-4084-998b-e4d7ac076c5f.jpg [{"transcription": "ZGXU6173701", "points": [[717, 448], [781, 419], [835, 980], [751, 996]], "difficult": false}]
|
||||
conno/0ba730a8-052b-4662-88fa-bfd3c7dbd118.jpg [{"transcription": "WHLU5706937", "points": [[565, 567], [915, 485], [915, 551], [578, 635]], "difficult": false}]
|
||||
conno/8f50bf55-f825-43ac-87a5-f744aa3c2099.jpg [{"transcription": "EISU9420010", "points": [[295, 744], [624, 747], [618, 813], [299, 806]], "difficult": false}]
|
||||
conno/33e22c52-64b6-4715-87d9-d3a7823b97f7.jpg [{"transcription": "SSKU1302201", "points": [[660, 676], [960, 671], [966, 724], [662, 737]], "difficult": false}]
|
||||
conno/34a24249-7670-4be2-981f-19c502ee7da2.jpg [{"transcription": "TKRU4507940", "points": [[660, 395], [724, 395], [717, 882], [619, 902]], "difficult": false}]
|
||||
conno/67ead2d0-89c0-455c-aef0-49a76a3492aa.jpg [{"transcription": "待识别", "points": [[585, 415], [589, 415], [593, 501], [917, 341], [893, 263]], "difficult": false}]
|
||||
conno/78c58cfa-ff0f-4890-9fd9-07a0b639b9ca.jpg [{"transcription": "LYGU3568255", "points": [[553, 393], [587, 491], [972, 334], [983, 245]], "difficult": false}]
|
||||
conno/481aee74-f9ce-4145-a8c7-f4c1f45fcc75.jpg [{"transcription": "RKSU4005584", "points": [[56, 298], [19, 935], [101, 937], [115, 280]], "difficult": false}]
|
||||
conno/630d6e72-f99d-4922-8886-ea14f9e1a9bd.jpg [{"transcription": "FCIU2682384", "points": [[562, 737], [572, 803], [867, 712], [858, 655]], "difficult": false}]
|
||||
conno/9751b358-0b48-4006-8a73-89e816d37b67.jpg [{"transcription": "CNIU2452605", "points": [[608, 801], [606, 867], [908, 837], [906, 773]], "difficult": false}]
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||||
```
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||||
# 3 准备预训练模型
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||||
> 如果已经有预训练模型的话，可以忽略这一步。
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下载地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/3.1/docs/version3.x/model_list.md
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如果报 404 的话，根据 版本 + 路径 进行查找即可。
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## 3.1 文本检测训练模型
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||||
PP-OCRv5_mobile_det
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## 3.2 文本识别训练模型
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PP-OCRv5_mobile_rec
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# 4 数据整理
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## 4.1 检测模型所需数据准备
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# 报错处理
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## ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
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### 问题原因
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||||
- 缺少 `libGL.so.1` 库
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||||
### 解决方案
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||||
```bash
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||||
sudo apt update
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||||
sudo apt install libgl1-mesa-glx
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||||
```
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||||
## all input arrays must have the same shap
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### 问题原因
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- 图像尺寸不一致
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||||
### 解决方案
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||||
将 batch_size_per_card 设置为 1
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||||
```yaml
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||||
Eval:
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||||
loader:
|
||||
batch_size_per_card: 1
|
||||
```
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||||
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||||
## OSError: cannot open resource
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||||
### 问题原因
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- 字体路径无效
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### 解决方案
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将paddleocr里面的字体放到系统字体路径下，例如：
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```bash
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||||
cp /workspace/PaddleOCR-3.1.0/doc/fonts/simfang.ttf /usr/share/fonts/
|
||||
```
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@@ -0,0 +1,327 @@
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||||
> 注：该项目背景为 《识别集装箱号》
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# 相关网站
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||||
相关网站：
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- github：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX
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- 文档：https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/index.html
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# 1. 介绍
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||||
PaddleX 3.0 是基于飞桨框架构建的低代码开发工具，它集成了众多**开箱即用的预训练模型**，可以实现模型从训练到推理的**全流程开发**，支持国内外**多款主流硬件**，助力AI 开发者进行产业实践。
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作用：
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- 部署服务端，方便客户端调用
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# 2. 安装
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||||
注意：安装 PaddleX 前需要安装 PaddlePaddle
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## 2.1 安装 PaddlePaddle
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```bash
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||||
# CPU 版本
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||||
python -m pip install paddlepaddle==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/
|
||||
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||||
# GPU 版本，需显卡驱动程序版本 ≥450.80.02（Linux）或 ≥452.39（Windows）（当前使用的是这个版本测试的）
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||||
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
|
||||
|
||||
# GPU 版本，需显卡驱动程序版本 ≥550.54.14（Linux）或 ≥550.54.14（Windows）
|
||||
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/
|
||||
```
|
||||
|
||||
> ❗无需关注物理机上的 CUDA 版本，只需关注显卡驱动程序版本。更多飞桨 Wheel 版本信息，请参考[飞桨官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation./docs/zh/install/pip/linux-pip.html)。
|
||||
|
||||
## 2.2 安装 PaddleX
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||||
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||||
### 2.2.1 命令行安装
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||||
```bash
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||||
pip install "paddlex[base]"
|
||||
```
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||||
# 3. 使用
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||||
## 3.1 部署项目
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||||
> 参考文档：https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/pipeline_deploy/serving.html#12
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||||
### 3.1.1 安装服务化部署插件
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||||
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||||
执行如下命令，安装服务化部署插件：
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||||
|
||||
```bash
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||||
paddlex --install serving
|
||||
```
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||||
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||||
### 3.1.2 生成配置文件
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||||
使用相关命令，其中 OCR 当前为通用 OCR 产线，需要不同的产线就修改不同的名称即可。
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||||
```bash
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||||
paddlex --get_pipeline_config OCR --save_path ./OCR.yaml
|
||||
```
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||||
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||||
生成成功会提示
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||||
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||||
```bash
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||||
The pipeline config has been saved to: OCR.yaml
|
||||
```
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||||
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||||
生成的默认配置如下：
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||||
|
||||
```yaml
|
||||
pipeline_name: OCR
|
||||
|
||||
text_type: general
|
||||
|
||||
use_doc_preprocessor: True
|
||||
use_textline_orientation: True
|
||||
|
||||
SubPipelines:
|
||||
DocPreprocessor:
|
||||
pipeline_name: doc_preprocessor
|
||||
use_doc_orientation_classify: True
|
||||
use_doc_unwarping: True
|
||||
SubModules:
|
||||
DocOrientationClassify:
|
||||
module_name: doc_text_orientation
|
||||
model_name: PP-LCNet_x1_0_doc_ori
|
||||
model_dir: null
|
||||
DocUnwarping:
|
||||
module_name: image_unwarping
|
||||
model_name: UVDoc
|
||||
model_dir: null
|
||||
|
||||
SubModules:
|
||||
TextDetection:
|
||||
module_name: text_detection
|
||||
model_name: PP-OCRv5_server_det
|
||||
model_dir: null
|
||||
limit_side_len: 64
|
||||
limit_type: min
|
||||
max_side_limit: 4000
|
||||
thresh: 0.3
|
||||
box_thresh: 0.6
|
||||
unclip_ratio: 1.5
|
||||
TextLineOrientation:
|
||||
module_name: textline_orientation
|
||||
model_name: PP-LCNet_x1_0_textline_ori
|
||||
model_dir: null
|
||||
batch_size: 6
|
||||
TextRecognition:
|
||||
module_name: text_recognition
|
||||
model_name: PP-OCRv5_server_rec
|
||||
model_dir: null
|
||||
batch_size: 6
|
||||
score_thresh: 0.0
|
||||
```
|
||||
|
||||
**修改配置文件**
|
||||
|
||||
注意将训练好的模型路径配置 `./pipeline/rec_inference` 和 `./pipeline/det_inference`
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
# 整体 pipeline 名称，用于识别产线名称
|
||||
pipeline_name: OCR
|
||||
|
||||
# 文本类型，可选 general（通用）或 others，决定一些后处理策略
|
||||
text_type: general
|
||||
|
||||
# 是否使用文档预处理模块（方向分类 + 扭曲矫正）
|
||||
# 如无严重倾斜/扫描件，建议设为 False，可显著提升速度
|
||||
use_doc_preprocessor: False
|
||||
|
||||
# 是否对检测出的文本行进行角度分类（如 0° / 90° / 180°）
|
||||
# mobile 模型一般建议关闭
|
||||
use_textline_orientation: False
|
||||
|
||||
# 正式的 OCR 主流程模块
|
||||
SubModules:
|
||||
|
||||
# 文本检测模块（通常是基于 DB 的检测器）
|
||||
TextDetection:
|
||||
module_name: text_detection
|
||||
model_name: PP-OCRv5_server_det # 使用的是 server 版大模型，精度高但速度慢
|
||||
model_dir: ./pipeline/det_inference # 本地模型文件夹路径（需包含 model.pdmodel 等）
|
||||
limit_side_len: 64 # 输入图最短边 resize 到此尺寸（可适当调大提高效果）
|
||||
limit_type: min
|
||||
max_side_limit: 4000 # 最长边最大不超过此值
|
||||
thresh: 0.3 # 检测 binarize 阈值
|
||||
box_thresh: 0.6 # 文本框置信度阈值
|
||||
unclip_ratio: 1.5 # DB 算法的后处理参数，控制框扩大比例
|
||||
|
||||
# 文本识别模块（通常是 CRNN + CTC 或 SVTR 模型）
|
||||
TextRecognition:
|
||||
module_name: text_recognition
|
||||
model_name: PP-OCRv5_server_rec # 同样使用的是 server 版识别模型
|
||||
model_dir: ./pipeline/rec_inference
|
||||
batch_size: 6 # 一次识别图块的数量，适当调大可提高 GPU 利用率
|
||||
score_thresh: 0.0 # 识别结果置信度下限，低于此不输出
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.1.3 运行服务器
|
||||
|
||||
通过 PaddleX CLI 运行服务器：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
paddlex --serve --pipeline {产线名称或产线配置文件路径} [{其他命令行选项}]
|
||||
```
|
||||
|
||||
参考命令:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
paddlex --serve --pipeline .\OCR.yaml --device gpu:0 --port 8866
|
||||
```
|
||||
|
||||
可以看到类似以下展示的信息，即代表成功
|
||||
|
||||
```
|
||||
INFO: Started server process [63108]
|
||||
INFO: Waiting for application startup.
|
||||
INFO: Application startup complete.
|
||||
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.1.4 调用服务
|
||||
|
||||
对于服务提供的主要操作：
|
||||
|
||||
- HTTP请求方法为POST。
|
||||
- 请求体和响应体均为JSON数据（JSON对象）。
|
||||
- 当请求处理成功时，响应状态码为`200`，响应体的属性如下：
|
||||
|
||||
| 名称 | 类型 | 含义 |
|
||||
| :---------- | :-------- | :---------------------------- |
|
||||
| `logId` | `string` | 请求的UUID。 |
|
||||
| `errorCode` | `integer` | 错误码。固定为`0`。 |
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| `errorMsg` | `string` | 错误说明。固定为`"Success"`。 |
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| `result` | `object` | 操作结果。 |
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- 当请求处理未成功时，响应体的属性如下：
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| 名称 | 类型 | 含义 |
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| :---------- | :-------- | :------------------------- |
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| `logId` | `string` | 请求的UUID。 |
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| `errorCode` | `integer` | 错误码。与响应状态码相同。 |
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| `errorMsg` | `string` | 错误说明。 |
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服务提供的主要操作如下：
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- **`infer`**
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获取图像OCR结果。
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```
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POST /ocr
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```
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- 请求体的属性如下：
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| 名称 | 类型 | 含义 | 是否必填 |
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| :-------------------------- | :----------------- | :----------------------------------------------------------- | :------- |
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| `file` | `string` | 服务器可访问的图像文件或PDF文件的URL，或上述类型文件内容的Base64编码结果。默认对于超过10页的PDF文件，只有前10页的内容会被处理。 要解除页数限制，请在产线配置文件中添加以下配置：`Serving: extra: max_num_input_imgs: null ` | 是 |
|
||||
| `fileType` | `integer` | `null` | 文件类型。`0`表示PDF文件，`1`表示图像文件。若请求体无此属性，则将根据URL推断文件类型。 | 否 |
|
||||
| `visualize` | `boolean` | `null` | 是否返回可视化结果图以及处理过程中的中间图像等。传入 `true`：返回图像。传入 `false`：不返回图像。若请求体中未提供该参数或传入 `null`：遵循产线配置文件`Serving.visualize` 的设置。 例如，在产线配置文件中添加如下字段： `Serving: visualize: False `将默认不返回图像，通过请求体中的`visualize`参数可以覆盖默认行为。如果请求体和配置文件中均未设置（或请求体传入`null`、配置文件中未设置），则默认返回图像。 | 否 |
|
||||
| `useDocOrientationClassify` | `boolean` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `use_doc_orientation_classify` 参数相关说明。 | 否 |
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||||
| `useDocUnwarping` | `boolean` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `use_doc_unwarping` 参数相关说明。 | 否 |
|
||||
| | | | |
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||||
| `useTextlineOrientation` | `boolean` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `use_textline_orientation` 参数相关说明。 | 否 |
|
||||
| `textDetLimitSideLen` | `integer` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_det_limit_side_len` 参数相关说明。 | 否 |
|
||||
| `textDetLimitType` | `string` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_det_limit_type` 参数相关说明。 | 否 |
|
||||
| `textDetThresh` | `number` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_det_thresh` 参数相关说明。 | 否 |
|
||||
| `textDetBoxThresh` | `number` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_det_box_thresh` 参数相关说明。 | 否 |
|
||||
| `textDetUnclipRatio` | `number` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_det_unclip_ratio` 参数相关说明。 | 否 |
|
||||
| `textRecScoreThresh` | `number` | `null` | 请参阅产线对象中 `predict` 方法的 `text_rec_score_thresh` 参数相关说明。 | 否 |
|
||||
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||||
- 请求处理成功时，响应体的`result`具有如下属性：
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| 名称 | 类型 | 含义 |
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| :----------- | :------- | :----------------------------------------------------------- |
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||||
| `ocrResults` | `object` | OCR结果。数组长度为1（对于图像输入）或实际处理的文档页数（对于PDF输入）。对于PDF输入，数组中的每个元素依次表示PDF文件中实际处理的每一页的结果。 |
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||||
| `dataInfo` | `object` | 输入数据信息。 |
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||||
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||||
`ocrResults`中的每个元素为一个`object`，具有如下属性：
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| 名称 | 类型 | 含义 |
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||||
| :---------------------- | :---------------- | :----------------------------------------------------------- |
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||||
| `prunedResult` | `object` | 产线对象的 `predict` 方法生成结果的 JSON 表示中 `res` 字段的简化版本，其中去除了 `input_path` 和 `page_index` 字段。 |
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||||
| `ocrImage` | `string` | `null` | OCR结果图，其中标注检测到的文本位置。图像为JPEG格式，使用Base64编码。 |
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||||
| `docPreprocessingImage` | `string` | `null` | 可视化结果图像。图像为JPEG格式，使用Base64编码。 |
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||||
| `inputImage` | `string` | `null` | 输入图像。图像为JPEG格式，使用Base64编码。 |
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**Java调用实例**
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```java
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import okhttp3.*;
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import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
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||||
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
|
||||
import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode;
|
||||
|
||||
import java.io.File;
|
||||
import java.io.FileOutputStream;
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||||
import java.io.IOException;
|
||||
import java.util.Base64;
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||||
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||||
public class Main {
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||||
public static void main(String[] args) throws IOException {
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||||
String API_URL = "http://localhost:8080/ocr";
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||||
String imagePath = "./demo.jpg";
|
||||
|
||||
File file = new File(imagePath);
|
||||
byte[] fileContent = java.nio.file.Files.readAllBytes(file.toPath());
|
||||
String base64Image = Base64.getEncoder().encodeToString(fileContent);
|
||||
|
||||
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
|
||||
ObjectNode payload = objectMapper.createObjectNode();
|
||||
payload.put("file", base64Image);
|
||||
payload.put("fileType", 1);
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||||
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||||
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
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||||
MediaType JSON = MediaType.get("application/json; charset=utf-8");
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||||
RequestBody body = RequestBody.create(JSON, payload.toString());
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||||
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||||
Request request = new Request.Builder()
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||||
.url(API_URL)
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||||
.post(body)
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||||
.build();
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||||
try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
|
||||
if (response.isSuccessful()) {
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String responseBody = response.body().string();
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||||
JsonNode root = objectMapper.readTree(responseBody);
|
||||
JsonNode result = root.get("result");
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||||
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||||
JsonNode ocrResults = result.get("ocrResults");
|
||||
for (int i = 0; i < ocrResults.size(); i++) {
|
||||
JsonNode item = ocrResults.get(i);
|
||||
|
||||
JsonNode prunedResult = item.get("prunedResult");
|
||||
System.out.println("Pruned Result [" + i + "]: " + prunedResult.toString());
|
||||
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||||
String ocrImageBase64 = item.get("ocrImage").asText();
|
||||
byte[] ocrImageBytes = Base64.getDecoder().decode(ocrImageBase64);
|
||||
String ocrImgPath = "ocr_result_" + i + ".jpg";
|
||||
try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(ocrImgPath)) {
|
||||
fos.write(ocrImageBytes);
|
||||
System.out.println("Saved OCR image to: " + ocrImgPath);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
System.err.println("Request failed with HTTP code: " + response.code());
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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```
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@@ -0,0 +1,52 @@
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||||
# 相关网站
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- github：https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleLabel
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- 官网：
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# 加载自定义模型
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## 1. 修改 PPOCRLabel.py
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```python
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params = {
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"use_doc_orientation_classify": False,
|
||||
"use_doc_unwarping": False,
|
||||
"use_textline_orientation": True,
|
||||
"device": self.gpu,
|
||||
"lang": self.lang,
|
||||
"text_detection_model_name": "PP-OCRv5_mobile_det", # 修改为自己的模型名称
|
||||
"text_recognition_model_name": "PP-OCRv5_mobile_rec", # 修改为自己的模型名称
|
||||
"enable_mkldnn": False,
|
||||
}
|
||||
|
||||
if det_model_dir is not None:
|
||||
params["text_detection_model_dir"] = det_model_dir
|
||||
if rec_model_dir is not None:
|
||||
params["text_recognition_model_dir"] = rec_model_dir
|
||||
if cls_model_dir is not None:
|
||||
params["text_line_orientation_model_dir"] = cls_model_dir
|
||||
|
||||
self.ocr = PaddleOCR(**params)
|
||||
self.text_recognizer = TextRecognition(
|
||||
model_name="PP-OCRv5_mobile_rec", # 修改为自己的模型名称
|
||||
model_dir=rec_model_dir,
|
||||
device=self.gpu,
|
||||
)
|
||||
self.text_detector = TextDetection(
|
||||
model_name="PP-OCRv5_mobile_det", # 修改为自己的模型名称
|
||||
model_dir=det_model_dir,
|
||||
device=self.gpu,
|
||||
)
|
||||
```
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||||
## 修改启动命令
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```bash
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python PPOCRLabel.py --lang ch --kie True --det_model_dir "模型路径" --rec_model_dir "模型路径"
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# 示例
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python PPOCRLabel.py --lang ch --kie True --det_model_dir ".\model\det_inference\" --rec_model_dir ".\model\rec_inference\"
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```
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