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Windows下的PaddleOCR本地部署_paddleocr windows部署

作者：weixin_40725706 | 2024-08-08 04:45:45

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paddleocr windows部署

目录

一、环境配置

（一）PaddlePaddle运行环境部署

1.安装anaconda（网上教程很多很详细）

2.创建环境

3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架

4.下载requirments.txt中的库

（二）PaddleOCR安装【非重点】

二、在自己的数据集上训练模型

（一）制作自己的数据集

1.安装PPOCRLabel并为自己的数据打标签，构建数据集

2.数据集的划分

（二）训练

1.文本检测训练

2.文本识别训练

（三）测试

1.文本检测模型测试

2.文本识别模型测试

（四）转换为推理模型

1.文本检测模型

2.文本识别模型

（五）检测模型和识别模型推理

（六）转换label并计算准确度指标

三、模型转换onnx

（一）环境准备

（二）模型转换

（三）推理预测

代码：从网址中下载压缩包并解压缩得到名为“PaddleOCR-main”的文件夹（我直接放到了桌面上）。

GitHub - PaddlePaddle/PaddleOCR: Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices)

一、环境配置

（一）PaddlePaddle运行环境部署

1.安装anaconda（网上教程很多很详细）

2.创建环境

  1. conda create --name padocr python=3.9
  2.  
  3. # 检查是否是64位版本（基本上都是） 
  4. python --version
  5. python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"

3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架

飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台

  1. conda activate padocr
  2.  
  3. # 比自己电脑的cuda版本低就行，我这里下载的我电脑可以接受的最新的
  4. conda install paddlepaddle-gpu==2.6.1 cudatoolkit=11.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge
  5.  
  6. # 检查是否安装成功
  7. import paddle
  8. paddle.utils.run_check() # 如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明已成功安装

4.下载requirments.txt中的库

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（二）PaddleOCR安装【非重点】

如果训练自己的数据集，则不需要安装。

参考资料：

  1. pip install paddleocr==2.7.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
  2.  
  3. # 放一张图片在桌面上，测试安装是否成功
  4. cd Desktop
  5. paddleocr --image_dir img.pdf --use_angle_cls true --use_gpu false

在测试的过程中，出现了OMP的错误，显示如下。

解决该错误的方法如下（这里我同样属于情况一，删去其中一个，问题就解决了）：

总结该问题解决方案：OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized-CSDN博客

【补充，没有这些错误就不用看了】

注意：如果上面安装出现问题时，比如缺少shapely，可以采用如下的方法。

对于Windows环境用户：直接通过pip安装的shapely库可能出现[winRrror 126]找不到指定模块的问题。建议从下面网址下载shapely安装包完成安装。

Links for shapely (tsinghua.edu.cn)

（1）下载shapely安装包并将其放置在“PaddleOCR-main”文件夹中

（2）安装shapely后再执行下载paddleocr的命令

  1. cd PaddleOCR-main
  2. pip install shapely-2.0.4-cp38-cp38-win_amd64.whl

二、在自己的数据集上训练模型

（一）制作自己的数据集

参考：

1.安装PPOCRLabel并为自己的数据打标签，构建数据集

  1. pip install PPOCRLabel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  2. # 完成后，位置在D:\anaconda3\envs\padocr\Lib\site-packages\PPOCRLabel
  3.  
  4. # 选择标签模式来启动，一般选第一个【检测+识别】的即可
  5. PPOCRLabel --lang ch  # 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
  6. PPOCRLabel --lang ch --kie True  # 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签

2.数据集的划分

  1. # 下面是官网给出的示例
  2. cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
  3. python gen_ocr_train_val_test.py --trainValTestRatio 6:2:2 --datasetRootPath ../train_data
  4.  
  5. # 一定要注意：路径一定要设置正确！！！
  6. '''
  7. 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
  8. datasetRootPath 是PPOCRLabel标注的完整数据集存放路径。默认路径是 PaddleOCR-main/train_data 。
  9. 数据集在划分前应有如下结构：
  10. |-train_data
  11.   |-crop_img
  12.     |- word_001_crop_0.png
  13.     |- word_002_crop_0.jpg
  14.     |- word_003_crop_0.jpg
  15.     | ...
  16.   |- Label.txt
  17.   |- rec_gt.txt
  18.   |- word_001.png
  19.   |- word_002.jpg
  20.   |- word_003.jpg
  21.   | ...
  22. '''

我的数据集的划分

  1. cd ./PPOCRLabel
  2. python gen_ocr_train_val_test.py --trainValTestRatio 7:2:1 --datasetRootPath ../train_data/carriages
  3.  
  4. '''
  5. 划分前我数据集的结构：
  6. |- train_data
  7.   |- carriages
  8.     |- crop_img
  9.       |- carriage1450036_1_crop_0.jpg
  10.       |- carriage1450036_1_crop_1.jpg
  11.       |- carriage1450036_2_crop_0.jpg
  12.       | ...
  13.     |- fileState.txt
  14.     |- Label.txt
  15.     |- rec_gt.txt
  16.     |- Cache.cach
  17.     |- carriage1450036_1.png
  18.     |- carriage1450036_2.jpg
  19.     |- carriage1500244_1.jpg
  20.     | ...
  21. '''

  1. '''
  2. 划分后我数据集的结构：
  3. |- train_data
  4.   |- carriages
  5.   |- det
  6.     |- train（图像）
  7.     |- val
  8.     |- test
  9.     |- train.txt（标签）
  10.     |- val.txt
  11.     |- test.txt
  12.   |- rec
  13.     |- train
  14.     |- val
  15.     |- test
  16.     |- train.txt
  17.     |- val.txt
  18.     |- test.txt
  19. '''

 【补充】如果在ubuntu中运行划分数据集的命令的话，在修改fileState.txt中的路径后，会产生如下错误。

此时，只需要将gen_ocr_train_val_test.py中的 \\ 修改为 / 即可。

（二）训练

 参考：PaddleOCR/applications/轻量级车牌识别.md at main · PaddlePaddle/PaddleOCR (github.com)

doc/doc_ch/models_list.md，在这里面下载预训练权重，并放在新建的pretrain_models中。

首先在汽车车牌号数据集下做初步的训练。

汽车车牌号数据集CCPD2020的文件结构如下：

  1. |- train_data
  2.   |- carriages
  3.   |- det
  4.   |- rec
  5.   |- CCPD2020
  6.     |- ccpd_green
  7.       |- train（图像）
  8.       |- val
  9.       |- test
  10.     |- PPOCR
  11.       |- train
  12.         |- crop_imgs（图像）
  13.         |- det.txt
  14.         |- rec.txt
  15.       |- val
  16.         |- crop_imgs（图像）
  17.         |- det.txt
  18.         |- rec.txt
  19.       |- test
  20.         |- crop_imgs（图像）
  21.         |- det.txt
  22.         |- rec.txt

1.文本检测训练

  1. # 首先，在汽车车牌号数据集CCPD2020上训练检测模型,具体过程可以前面参考链接里的内容
  2. python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml -o Global.pretrained_model=pretrain_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/student.pdparams Global.save_model_dir=output/det_carlicense Global.epoch_num=100 Global.eval_batch_step="[0, 772]" Optimizer.lr.name=Const Optimizer.lr.learning_rate=0.0005 Optimizer.lr.warmup_epoch=5 Optimizer.regularizer.factor= 5.0e-05 Train.dataset.data_dir=./train_data/CCPD2020/ccpd_green Train.dataset.label_file_list=[./train_data/CCPD2020/PPOCR/train/det.txt] Eval.dataset.data_dir=./train_data/CCPD2020/ccpd_green Eval.dataset.label_file_list=[./train_data/CCPD2020/PPOCR/val/det.txt]
  3.  
  4. # 然后，利用在汽车车牌号数据集上训练得到的权重来训练车厢号数据集
  5. python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml -o Global.pretrained_model=./output/det_carlicense/best_accuracy.pdparams Global.save_model_dir=./output/PP-OCRv3_det Global.epoch_num=500  Optimizer.lr.name=Const Optimizer.lr.learning_rate=0.0005 Optimizer.lr.warmup_epoch=20 Optimizer.regularizer.factor=5.0e-05 Train.dataset.data_dir=./train_data/det/train/ Train.dataset.label_file_list=[./train_data/det/train.txt] Eval.dataset.data_dir=./train_data/det/val/ Eval.dataset.label_file_list=[./train_data/det/val.txt]

2.文本识别训练

  1. # 注意：文本识别的训练需要有一个txt文件来存储数据集中出现的文字、数字、字母等。
  2. # 其位置放在ppocr/utils/train_carriage_mine.txt
  3.  
  4. # 首先，在汽车车牌号数据集CCPD2020上训练识别模型,具体过程可以前面参考链接里的内容
  5. python tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/ch_PP-OCRv3_rec_train/student Global.save_model_dir=./output/rec_carlicense Global.character_dict_path=ppocr/utils/train_carriage_mine Global.use_amp=True Global.scale_loss=1024.0 Global.use_dynamic_loss_scaling=True Train.dataset.data_dir=./train_data/CCPD2020/PPOCR Train.dataset.label_file_list=[./train_data/CCPD2020/PPOCR/train/rec.txt] Eval.dataset.data_dir=./train_data/CCPD2020/PPOCR Eval.dataset.label_file_list=[./train_data/CCPD2020/PPOCR/val/rec.txt]   # 混合精度训练
  6.  
  7. # 然后，利用在汽车车牌号数据集上训练得到的权重训练车厢号数据集
  8. python tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model=./output/rec_carlicense/best_accuracy Global.save_model_dir=./output/PP-OCRv3_rec Global.character_dict_path=ppocr/utils/train_carriage_mine Global.use_amp=True Global.scale_loss=1024.0 Global.use_dynamic_loss_scaling=True Train.dataset.data_dir=./train_data/rec/train Train.dataset.label_file_list=[./train_data/rec/train.txt] Eval.dataset.data_dir=./train_data/rec/val Eval.dataset.label_file_list=[./train_data/rec/val.txt]   # 混合精度训练

（三）测试

1.文本检测模型测试

python tools/infer_det.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml -o Global.pretrained_model=./output/PP-OCRv3_det/best_accuracy.pdparams Global.infer_img="C:\Users\W.ChenY\Desktop\PaddleOCR-main\train_data\det\test\carriage1503954_3.jpg"

2.文本识别模型测试

python tools/infer_rec.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model=./output/PP-OCRv3_rec/best_accuracy.pdparams Global.infer_img="train_data/carriages/crop_img/carriage1505936_1_crop_1.jpg"

（四）转换为推理模型

1.文本检测模型

python tools/export_model.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml -o Global.pretrained_model=output/PP-OCRv3_det/best_accuracy.pdparams Global.save_inference_dir=output/infer_mine/det

2.文本识别模型

python tools/export_model.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model=output/PP-OCRv3_rec/best_accuracy.pdparams Global.save_inference_dir=output/infer_mine/rec

（五）检测模型和识别模型推理

检测模型和识别模型同时使用

  1. # 注意：使用识别模型进行推理时，需要指定rec_char_dict_path
  2.  
  3. # 单张图像检测+识别
  4. python tools/infer/predict_system.py --image_dir="train_data/carriages/carriage1553696_2.jpg" --det_model_dir="output/infer_mine/det" --rec_model_dir="output/infer_mine/rec" --use_angle_cls=false --draw_img_save_dir="./inference_results/use_infer" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/train_carriage_mine"
  5.  
  6. # 文件夹内全部图像检测+识别
  7. python tools/infer/predict_system.py --det_model_dir="output/infer_mine/det" --rec_model_dir="output/infer_mine/rec" --image_dir="train_data/carriages" --draw_img_save_dir=infer/fine-tune --use_dilation=true --rec_char_dict_path="ppocr/utils/train_carriage_mine"

只使用识别模型 

python tools/infer/predict_rec.py --image_dir="train_data/carriages/crop_img/carriage1505936_1_crop_1.jpg" --rec_model_dir="output/infer_mine/rec" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/train_carriage_mine"

（六）转换label并计算准确度指标

  1. # 将gt和上一步保存的预测结果转换为端对端评测需要的数据格式，并根据转换后的数据进行端到端指标计算
  2.  
  3. # 转换gt信息
  4. python tools/end2end/convert_ppocr_label.py --mode=gt --label_path="train_data/carriages/Label.txt" --save_folder=end2end/gt
  5.  
  6. # 转换fine-tune预测信息
  7. python tools/end2end/convert_ppocr_label.py --mode=pred --label_path=infer/fine-tune/system_results.txt --save_folder=end2end/fine-tune
  8.  
  9. # 将两者进行比对评估
  10. python tools/end2end/eval_end2end.py end2end/gt end2end/fine-tune

       gt:         fine_tune:

三、模型转换onnx

（一）环境准备

需要准备 Paddle2ONNX 模型转化环境，和 ONNXRuntime 预测环境。

注意：在安装以下环境时，参考NVIDIA - CUDA | onnxruntime，选择合适的版本号。

  1. pip install paddle2onnx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
  2. # 如果使用CPU进行推理
  3. pip install onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
  4. # 如果使用GPU进行推理
  5. pip install onnxruntime-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

（二）模型转换

注意：在该步骤中，由于paddlepaddle-gpu版本的问题，转换识别模型时出现了错误，即： [ERROR] Cannot found attribute beta in op: swish
解决方法：
（1）首先，我的paddlepaddle-gpu版本为2.6.1，需要降低为2.5.2。

python -m pip install -U paddlepaddle-gpu==2.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

（2）然后，将检测模型和识别模型重新转换为推理模型。（步骤在上面，即：二（四））
（3）最后，使用如下命令即可成功转出onnx。 

  1. # 检测
  2. paddle2onnx --model_dir ./output/infer_mine/det --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --save_file ./inference/det_onnx/model.onnx --opset_version 11 --enable_onnx_checker True
  3.  
  4. # 识别
  5. paddle2onnx --model_dir ./output/infer_mine/rec --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --save_file ./inference/rec_onnx/model.onnx --opset_version 11 --enable_onnx_checker True
  6.  
  7.  
  8. # 分类（这个我用不到）
  9. paddle2onnx --model_dir ./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --save_file ./inference/cls_onnx/model.onnx --opset_version 11 --enable_onnx_checker True

python -m paddle2onnx.optimize --input_model=inference/det_onnx/model.onnx --output_model=inference/det_onnx/model.onnx --input_shape_dict="{'x': [-1,3,-1,-1]}"

（三）推理预测

python tools/infer/predict_system.py --use_gpu=True --use_onnx=True --det_model_dir=./inference/det_onnx/model.onnx --rec_model_dir=./inference/rec_onnx/model.onnx --image_dir=./train_data/carriages --draw_img_save_dir="./inference_results/use_onnx" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/train_carriage_mine"

--------------------------------------------截止--------------------------------------------

【补充】

车号识别模型的验证和推理

  1.  python tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml
  2.  
  3. python tools/infer_rec.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model=output/rec_carlicense/best_accuracy.pdparams Global.infer_img="图像绝对路径"

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