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PaddleOCR文字检测、标注与识别详细记录_paddleocr 怎样自己标记属性

作者：Gausst松鼠会 | 2024-06-06 00:07:00

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paddleocr 怎样自己标记属性

最后

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conda install paddlepaddle-gpu==2.2.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

二、配置PaddleOCR

下载地址：(https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR

将其下载到本地，然后解压配置环境。

1、安装python包

1、yaml

pip install pyyaml

2、imgaug

pip install imgaug

3、pyclipper

pip install pyclipper

4、lmdb

pip install lmdb

5、Levenshtein

pip install Levenshtein

6、tqdm

pip install tqdm

2、测试环境

模型列表

| — | — | — | — | — | — |

选择上面的一组模型放入到inference文件夹中，注意：是一组，包括：监测模型、方向分类器、识别模型。如下：

PaddleOCR-release-2.4

└─inference

├─ch_PP-OCRv2_det_infer #检测模型

│ ├─inference.pdiparams

│ ├─inference.pdiparams.info

│ └─inference.pdmodel

├─ch_PP-OCRv2_rec_infer #识别模型

│ ├─inference.pdiparams

│ ├─inference.pdiparams.info

│ └─inference.pdmodel

└─cls #方向分类器

├─inference.pdiparams

├─inference.pdiparams.info

└─inference.pdmodel

将待检测的图片放在./doc/imgs/文件夹下面，然后执行命令：

python tools/infer/predict_system.py --image_dir=“./doc/imgs/0.jpg” --det_model_dir=“./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/” --cls_model_dir=“./inference/cls/” --rec_model_dir=“./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/” --use_angle_cls=true

然后在inference_results文件夹中查看结果，例如：

如果能看到结果就说明环境是ok的。

更多的命令，如下：

使用方向分类器

python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir=“./doc/imgs/00018069.jpg” --det_model_dir=“./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/” --cls_model_dir=“./inference/cls/” --rec_model_dir=“./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/” --use_angle_cls=true

不使用方向分类器

python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir=“./doc/imgs/00018069.jpg” --det_model_dir=“./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/” --rec_model_dir=“./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/” --use_angle_cls=false

使用多进程

三、标注工具PPOCRLabel

===========================================================================

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，支持矩形框标注和四点标注模式，导出格式可直接用于PaddleOCR检测和识别模型的训练。

由于PaddleOCR已经包含PPOCRLabel，可以直接运行，命令如下：

cd ./PPOCRLabel # 切换到PPOCRLabel目录

python PPOCRLabel.py --lang ch

点击自动标注后就能看到自动标注的结果，用户根据自己的需求微调和修改，非常简单。

更多的方式和注意事项，详见下面

1. 安装与运行

1.1 安装PaddlePaddle

pip3 install --upgrade pip

如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装

python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装

python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

更多的版本需求，请参照安装文档中的说明进行操作。

1.2 安装与运行PPOCRLabel

PPOCRLabel可通过whl包与Python脚本两种方式启动，whl包形式启动更加方便，python脚本启动便于二次开发

1.2.1 通过whl包安装与运行

Windows

pip install PPOCRLabel # 安装

PPOCRLabel --lang ch # 运行

注意：通过whl包安装PPOCRLabel会自动下载 paddleocr whl包，其中shapely依赖可能会出现 [winRrror 126] 找不到指定模块的问题。 的错误，建议从这里下载并安装

Ubuntu Linux

pip3 install PPOCRLabel

pip3 install trash-cli

PPOCRLabel --lang ch

MacOS

pip3 install PPOCRLabel

pip3 install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32 # 如果下载过慢请添加"-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple"

PPOCRLabel --lang ch # 启动

如果上述安装出现问题，可以参考3.6节错误提示

1.2.2 本地构建whl包并安装

cd PaddleOCR/PPOCRLabel

python3 setup.py bdist_wheel

pip3 install dist/PPOCRLabel-1.0.2-py2.py3-none-any.whl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

1.2.3 通过Python脚本运行PPOCRLabel

如果您对PPOCRLabel文件有所更改，通过Python脚本运行会更加方面的看到更改的结果

cd ./PPOCRLabel # 切换到PPOCRLabel目录

python PPOCRLabel.py --lang ch

2. 使用

2.1 操作步骤

安装与运行：使用上述命令安装与运行程序。
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].
自动标注：点击 ”自动标注“，使用PPOCR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。
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。
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。
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”，PPOCR模型会对当前图片中的所有检测框重新识别[3]。
内容更改：双击识别结果，对不准确的识别结果进行手动更改。
确认标记：点击 “确认”，图片状态切换为 “√”，跳转至下一张。
删除：点击 “删除图像”，图片将会被删除至回收站。
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]。

2.2 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。

| 文件名 | 说明 |

| — | — |

| Label.txt | 检测标签，可直接用于PPOCR检测模型训练。用户每确认5张检测结果后，程序会进行自动写入。当用户关闭应用程序或切换文件路径后同样会进行写入。 |

| fileState.txt | 图片状态标记文件，保存当前文件夹下已经被用户手动确认过的图片名称。 |

| Cache.cach | 缓存文件，保存模型自动识别的结果。 |

| rec_gt.txt | 识别标签。可直接用于PPOCR识别模型训练。需用户手动点击菜单栏“文件” - "导出识别结果"后产生。 |

| crop_img | 识别数据。按照检测框切割后的图片。与rec_gt.txt同时产生。 |

3. 说明

3.1 快捷键

| 快捷键 | 说明 |

| — | — |

| Ctrl + shift + R | 对当前图片的所有标记重新识别 |

| W | 新建矩形框 |

| Q | 新建四点框 |

| Ctrl + E | 编辑所选框标签 |

| Ctrl + R | 重新识别所选标记 |

| Ctrl + C | 复制并粘贴选中的标记框 |

| Ctrl + 鼠标左键 | 多选标记框 |

| Backspace | 删除所选框 |

| Ctrl + V | 确认本张图片标记 |

| Ctrl + Shift + d | 删除本张图片 |

| D | 下一张图片 |

| A | 上一张图片 |

| Ctrl++ | 缩小 |

| Ctrl– | 放大 |

| ↑→↓← | 移动标记框 |

3.2 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，通过修改PPOCRLabel.py中针对PaddleOCR类的实例化) 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。

3.3 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

3.4 导出部分识别结果

针对部分难以识别的数据，通过在识别结果的复选框中取消勾选相应的标记，其识别结果不会被导出。被取消勾选的识别结果在标记文件 label.txt 中的 difficult 变量保存为 True 。

注意：识别结果中的复选框状态仍需用户手动点击确认后才能保留

3.5 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

| …

3.6 错误提示

如果同时使用whl包安装了paddleocr，其优先级大于通过paddleocr.py调用PaddleOCR类，whl包未更新时会导致程序异常。
PPOCRLabel不支持对中文文件名的图片进行自动标注。
针对Linux用户：如果您在打开软件过程中出现**objc[XXXXX]**开头的错误，证明您的opencv版本太高，建议安装4.2版本：

pip install opencv-python==4.2.0.32

如果出现 Missing string id 开头的错误，需要重新编译资源：

pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc

如果出现module 'cv2' has no attribute 'INTER_NEAREST'错误，需要首先删除所有opencv相关包，然后重新安装4.2.0.32版本的headless opencv

pip install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32

四、训练检测器

==================================================================

完成数据的标注就可以看是训练检测器了。找到Lable.txt,将其中一部分放到train_label.txt ，将一部分放到test_label.txt，将图片放到ppocr（这个文件夹的名字和标注时的图片文件夹的名字一致），如下：

/PaddleOCR/train_data/icdar2015/text_localization/

└─ ppocr/ 图片存放的位置

└─ train_label.txt icdar数据集的训练标注

└─ test_label.txt icdar数据集的测试标注

如果路径不存在，请手动创建。

然后下载预训练模型，将其放到pretrain_models文件夹中，命令如下：

根据backbone的不同选择下载对应的预训练模型

下载MobileNetV3的预训练模型

wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams

或，下载ResNet18_vd的预训练模型

wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet18_vd_pretrained.pdparams

或，下载ResNet50_vd的预训练模型

wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams

然后修改该config文件，路径： configs/det/det_mv3_db.yml，打开文件对里面的参数进行修改该。

按照自己定义的路径，修改训练集的路径。

按照自己定义的路径，修改验证集的路径。

对BatchSize的修改。

完成上面的工作就可以启动训练了，在pycharm的Terminal中输入命令：

注意:在PaddleOCR的根目录执行命令。

单机单卡训练 mv3_db 模型

python tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained

更多的训练方式如下：

单机单卡训练 mv3_db 模型

python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml \

-o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained

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