浅浅写一下PPOCRLabel的使用及体验_ppocrlabel导出识别结果

依赖包

我是基于之前建立好的paddle_env环境，因此在使用过程中实际上（根据报错）需要的包只有这两个

pip install xlrd
pip install PyQt5
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关于报错的话

ModuleNotFoundError: No module named ‘xlrd’
ModuleNotFoundError: No module named 'PyQt5

使用gpu的话首先要安装其他的依赖包建议是参考运行环境准备

实际使用

①首先要在虚拟环境中先cd到PPOCRLabel所在的文件夹，根据版本不同位置也不相同
②了解一下PPOCRLabel的参数

PPOCRLabel.py [-h] [–lang [LANG]] [–gpu [GPU]] [–kie [KIE]] [–predefined_classes_file [PREDEFINED_CLASSES_FILE]]
实际上使用的比较多的就是

• –lang +后面加上相应的语言代码：表示识别的语言类型
• –gpu：是否使用gpu(默认使用cpu)，不使用的话接上False

我是使用小新pro13，所以我使用代码就是

D:\conda\envs\paddle_env\python.exe PPOCRLabel.py --lang ch --gpu False
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D:\conda\envs\paddle_env\python.exe实际上是我使用的python（我有多个python）

D:\conda\envs\paddle_env\python.exe PPOCRLabel.py
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似乎直接这样也可以

标注完成之后

①导出标记结果：
会在数据集文件夹label.txt中产生如下图的文件

②导出识别结果会给出识别区域裁剪后的图像