基于PaddleOCR的PPOCRLabel工具使用_ppocrlabel exe

前言

        PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置PP-OCR模型对数据自动标注和重新识别。使用Python3和PyQT5编写，支持矩形框标注、表格标注、不规则文本标注、关键信息标注模式，导出格式可直接用于PaddleOCR检测和识别模型的训练。

        目前已经将最新的PPOCRLabel工具打包成可执行文件，双击即可使用，目前集成了最新的模型，方便使用。

下载标注工具

解压后，再双击exe文件打开

下载地址：基于PaddleOCR的最新版PPOCRLabel文字识别标注工具

1. 使用

1.1 操作步骤

如果您只需要标注文字信息和位置，推荐按照以下步骤展开：

1. 安装与运行：使用上述命令安装与运行程序。
2. 打开文件夹：在菜单栏点击 “文件” - "打开目录" 选择待标记图片的文件夹[1].
3. 自动标注：点击 ”自动标注“，使用PP-OCR超轻量模型对图片文件名前图片状态[2]为 “X” 的图片进行自动标注。
4. 手动标注：点击 “矩形标注”（推荐直接在英文模式下点击键盘中的 “W”)，用户可对当前图片中模型未检出的部分进行手动绘制标记框。点击键盘Q，则使用四点标注模式（或点击“编辑” - “四点标注”），用户依次点击4个点后，双击左键表示标注完成。
5. 标记框绘制完成后，用户点击 “确认”，检测框会先被预分配一个 “待识别” 标签。
6. 重新识别：将图片中的所有检测画绘制/调整完成后，点击 “重新识别”，PP-OCR模型会对当前图片中的所有检测框重新识别[3]。
7. 内容更改：单击识别结果，对不准确的识别结果进行手动更改。
8. 确认标记：点击 “确认”，图片状态切换为 “√”，跳转至下一张。
9. 删除：点击 “删除图像”，图片将会被删除至回收站。
10. 导出结果：用户可以通过菜单中“文件-导出标记结果”手动导出，同时也可以点击“文件 - 自动导出标记结果”开启自动导出。手动确认过的标记将会被存放在所打开图片文件夹下的Label.txt中。在菜单栏点击 “文件” - "导出识别结果"后，会将此类图片的识别训练数据保存在crop_img文件夹下，识别标签保存在rec_gt.txt中[4]。

1.2 表格标注（视频演示）

表格标注针对表格的结构化提取，将图片中的表格转换为Excel格式，因此标注时需要配合外部软件打开Excel同时完成。在PPOCRLabel软件中完成表格中的文字信息标注（文字与位置）、在Excel文件中完成表格结构信息标注，推荐的步骤为：

1. 表格识别：打开表格图片后，点击软件右上角 表格识别 按钮，软件调用PP-Structure中的表格识别模型，自动为表格打标签，同时弹出Excel

2. 更改标注结果：以表格中的单元格为单位增加标注框（即一个单元格内的文字都标记为一个框）。标注框上鼠标右键后点击 单元格重识别 可利用模型自动识别单元格内的文字。

   注意：如果表格中存在空白单元格，同样需要使用一个标注框将其标出，使得单元格总数与图像中保持一致。

3. 调整单元格顺序：点击软件视图-显示框编号 打开标注框序号，在软件界面右侧拖动 识别结果 一栏下的所有结果，使得标注框编号按照从左到右，从上到下的顺序排列，按行依次标注。

4. 标注表格结构：在外部Excel软件中，将存在文字的单元格标记为任意标识符（如 1 ），保证Excel中的单元格合并情况与原图相同即可（即不需要Excel中的单元格文字与图片中的文字完全相同）

5. 导出JSON格式：关闭所有表格图像对应的Excel，点击 文件-导出表格标注，生成gt.txt标注文件。

1.3 注意

[1] PPOCRLabel以文件夹为基本标记单位，打开待标记的图片文件夹后，不会在窗口栏中显示图片，而是在点击 "选择文件夹" 之后直接将文件夹下的图片导入到程序中。

[2] 图片状态表示本张图片用户是否手动保存过，未手动保存过即为 “X”，手动保存过为 “√”。点击 “自动标注”按钮后，PPOCRLabel不会对状态为 “√” 的图片重新标注。

[3] 点击“重新识别”后，模型会对图片中的识别结果进行覆盖。因此如果在此之前手动更改过识别结果，有可能在重新识别后产生变动。

[4] PPOCRLabel产生的文件放置于标记图片文件夹下，包括一下几种，请勿手动更改其中内容，否则会引起程序出现异常。

2. 说明

2.1 快捷键

2.2 内置模型

• 默认模型：PPOCRLabel默认使用PaddleOCR中的中英文超轻量OCR模型，支持中英文与数字识别，多种语言检测。

• 模型语言切换：用户可通过菜单栏中 "PaddleOCR" - "选择模型" 切换内置模型语言，目前支持的语言包括法文、德文、韩文、日文。具体模型下载链接可参考PaddleOCR模型列表.

• 自定义模型：如果用户想将内置模型更换为自己的推理模型，可根据自定义模型代码使用，通过修改PPOCRLabel.py中针对PaddleOCR类的实例化 或者PPStructure实现，例如指定检测模型：self.ocr = PaddleOCR(det=True, cls=True, use_gpu=gpu, lang=lang) ，在 det_model_dir 中传入自己的模型即可。

2.3 导出标记结果

PPOCRLabel支持三种导出方式：

• 自动导出：点击“文件 - 自动导出标记结果”后，用户每确认过一张图片，程序自动将标记结果写入Label.txt中。若未开启此选项，则检测到用户手动确认过5张图片后进行自动导出。

  默认情况下自动导出功能为关闭状态

• 手动导出：点击“文件 - 导出标记结果”手动导出标记。

• 关闭应用程序导出

2.4 数据集划分

在终端中输入以下命令执行数据集划分脚本：

cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
python gen_ocr_train_val_test.py --trainValTestRatio 6:2:2 --datasetRootPath ../train_data

参数说明：

• trainValTestRatio 是训练集、验证集、测试集的图像数量划分比例，根据实际情况设定，默认是6:2:2

• datasetRootPath 是PPOCRLabel标注的完整数据集存放路径。默认路径是 PaddleOCR/train_data 分割数据集前应有如下结构：

  |-train_data
    |-crop_img
      |- word_001_crop_0.png
      |- word_002_crop_0.jpg
      |- word_003_crop_0.jpg
      | ...
    | Label.txt
    | rec_gt.txt
    |- word_001.png
    |- word_002.jpg
    |- word_003.jpg
    | ...
  

完毕！！！