小蓝xlanll

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面试完资料要拿回来吗，PaddleOCR文字检测、标注与识别详细记录，Python开发面试书籍推荐

作者：小蓝xlanll | 2024-06-06 00:09:55

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登录飞桨的官网下载最新的paddle，官网地址：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台

选择合适的CUDA版本，然后会在下面生成对应的命令。

然后，复制命令即可

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]。

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[外链图片转存中…(img-PoWQHmYG-1712598340176)]

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