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PaddleOCR的开源已经在GitHub上公布了 总的来说这是百度做的很牛逼的一个ocr版本
里面包括了中文繁体,简体等还有其它国家语言的识别
下面看一下调试方面的内容:
配置环境:
- 如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10,请运行以下命令安装
- python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
这一步就把paddlepaddle-gpu装好了!
随后安装自带的一些软件包
pip install -r requirements.txt
装好后 试着运行一下paddleocr.py文件 如果可以就进行下一步
如果出现 [winRrror 126] 找不到指定模块的问
这是你的shapely文件错了 删掉他! !!!!
在这个链接里面找对应你的版本
Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu)
我装的是这一个 cp37 是python版本号 3.7 64是你的电脑的位数
至此安装完成
这里给出的模型中 我们下载超轻量级的模型自己玩一玩即可 下载的是三个推理模型 不要搞错了
随后在Terminal创建一个文件夹
输入命令:
mkdir inference
将下载好的模型进行保存并解压
注意最后一个模型的解压方式 tar格式的解压
解压后文件结构如下:
- ├── ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer
- │ ├── inference.pdiparams
- │ ├── inference.pdiparams.info
- │ └── inference.pdmodel
- ├── ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer
- │ ├── inference.pdiparams
- │ ├── inference.pdiparams.info
- │ └── inference.pdmodel
- ├── ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer
- ├── inference.pdiparams
- ├── inference.pdiparams.info
- └── inference.pdmodel
在此全部安装好
Terminal中输入命令查看:
# 预测image_dir指定的单张图像 python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True # 预测image_dir指定的图像集合 python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True # 如果想使用CPU进行预测,需设置use_gpu参数为False python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/" --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True --use_gpu=False
可以看到提取到的文字以及准确率
最后这些结果后统一保存在inference_results文件夹中
结束~~~~~~~~~~~~
官网后的OCR实际问题解决 以及文本检测,文本识别,预测部署,模型评估等都有很详细的解答,认真学习,逐字斟酌,切勿浮躁!!
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