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PaddleOCR在Windows上的调试 贫民讲解_paddleocr如何源码调试

paddleocr如何源码调试

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:

1. 快速安装

配置环境:

  1. 如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10,请运行以下命令安装
  2. 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

2.中文OCR模型快速使用

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:

  1. ├── ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer
  2. │ ├── inference.pdiparams
  3. │ ├── inference.pdiparams.info
  4. │ └── inference.pdmodel
  5. ├── ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer
  6. │ ├── inference.pdiparams
  7. │ ├── inference.pdiparams.info
  8. │ └── inference.pdmodel
  9. ├── ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer
  10. ├── inference.pdiparams
  11. ├── inference.pdiparams.info
  12. └── 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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