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虚拟环境部署 参考博客1 参考博客2 参考博客3 参考博客4 文章目录 系列文章目录一、简单介绍1.OCR介绍2.PaddleOCR介绍 二、安装1.anaconda基础环境1#xff09;anaconda的基本操作2#xff09;搭建飞浆的基础环境 2.安装paddlepaddle-gpu版本1#xff09;安装…系列文章目录
虚拟环境部署 参考博客1 参考博客2 参考博客3 参考博客4 文章目录 系列文章目录一、简单介绍1.OCR介绍2.PaddleOCR介绍 二、安装1.anaconda基础环境1anaconda的基本操作2搭建飞浆的基础环境 2.安装paddlepaddle-gpu版本1安装2验证 3.pip安装paddleocr whl包12.6版本的paddleocr安装2验证 4.安装PPOCRLabel12.6版本paddleocr和PPOCRLabel的版本对应22.7版本paddleocr和PPOCRLabel的版本对应 三、PPOCRLabel标注四、PaddleOCR训练与测试1.文本检测模型训练与测试1下载预训练模型2修改参数配置文件3可视化训练过程4模型评估测试 2.文本识别模型训练1下载预训练模型2修改参数配置文件3可视化训练过程4模型评估测试 五、补充 一、简单介绍
1.OCR介绍
OCR光学字符识别是一种将图像中的文字自动转换为可编辑文本的技术。现在各大厂商均有提供各种场景的OCR识别的API。但是也有一些开源的OCR框架和工具可以支持自我定制和训练使得开发人员能够更加灵活地应对不同场景下的OCR需求。
OCR光学字符识别的简单实现流程通常包括以下步骤 1、图像预处理首先对输入的图像进行预处理包括灰度化、二值化、去噪等操作。这些操作有助于提高字符识别的准确性和稳定性。 2、文本区域检测使用图像处理技术如边缘检测、轮廓分析等找到图像中可能包含文本的区域。这些区域通常是字符或文本行的边界。 3、字符分割对于文本行需要将其分割为单个字符。这可以通过字符之间的间距、连通性等特征进行分割。 4、特征提取对于每个字符提取其特征表示。常见的特征包括形状、角度、纹理等。特征提取有助于将字符转化为可供分类器处理的数值表示。 5、字符分类使用分类器如机器学习算法或深度学习模型对提取的字符特征进行分类将其识别为相应的字符类别。分类器可以是预训练模型也可以是自定义训练的模型。 6、后处理对识别的字符进行后处理如纠正错误、校正倾斜、去除冗余等。这可以提高最终结果的准确性和可读性。 7、输出结果将识别的字符组合成最终的文本输出可以是单个字符、单词或完整的文本。 2.PaddleOCR介绍
飞桨首次开源文字识别模型套件PaddleOCR目标是打造丰富、领先、实用的文本识别模型/工具库。 PaddleOCR是一个基于飞桨开发的OCROptical Character Recognition光学字符识别系统。其技术体系包括文字检测、文字识别、文本方向检测和图像处理等模块。以下是其优点
高精度PaddleOCR采用深度学习算法进行训练可以在不同场景下实现高精度的文字检测和文字识别。
多语种支持PaddleOCR支持多种语言的文字识别包括中文、英文、日语、韩语等。同时它还支持多种不同文字类型的识别如手写字、印刷体、表格等。
高效性PaddleOCR的训练和推理过程都采用了高效的并行计算方法可大幅提高处理速度。同时其轻量化设计也使得PaddleOCR能够在移动设备上进行部署适用于各种场景的应用。
易用性PaddleOCR提供了丰富的API接口和文档说明用户可以快速进行模型集成和部署实现自定义的OCR功能。同时其开源代码也为用户提供了更好的灵活性和可扩展性。
鲁棒性PaddleOCR采用了多种数据增强技术和模型融合策略能够有效地应对图像噪声、光照变化等干扰因素并提高模型的鲁棒性和稳定性。
总之PaddleOCR具有高精度、高效性、易用性和鲁棒性等优点为用户提供了一个强大的OCR解决方案。
对比其他开源的OCR项目
优点 轻量模型执行速度快 支持pip直接安装 ocr识别效果好效果基本可以比肩大厂收费ocr非高精版 支持表格和方向识别 支持补充训练且很方便
缺点 部分符号识别效果一般如 |‘识别为’1’ 对于部分加粗字体可能出现误识别需要自己补充训练 偶尔会出现部分内容丢失的情况
二、安装
1.anaconda基础环境
1anaconda的基本操作
查看conda环境
conda info --envs创建虚拟环境
conda create -n your_env_name pythonx.x激活或者切换虚拟环境source activate your_env_nam查看虚拟环境中的库conda list关闭虚拟环境
source deactivate 删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name --all2搭建飞浆的基础环境
因为是新项目所以专门使用anaconda搭建该项目的基本环境 使用anaconda的环境复制命令复制一个已经安装好常用库的虚拟环境这样就可以省下重新安装大部分库的工作了可以参考虚拟环境部署
假设已有环境名为A需要生成的环境名为B我自己用过在同一台机器上克隆原始环境到另一个环境挺好用的
conda create -n B --clone A比如
conda create -n ocr --clone py362.安装paddlepaddle-gpu版本
1安装
进入准备好的anaconda环境 根据对应的cuda和cudnn版本安装对应的paddlepaddle版本 建议不要安装最新的paddlepaddle版本我安装最新的一直失败 飞浆官网提供的旧版本安装命令
一定要根据自己的环境选择正确的命令比如
# CUDA 10.2
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2验证
验证安装是否成功终端输入python然后分别输入以下两行代码
import paddlepaddle.utils.run_check()3.pip安装paddleocr whl包
12.6版本的paddleocr安装
推荐使用2.0.1版本最新版本为2.7我选择2.6版本但是2.6版本的paddleocr和PPOCRLabel之间出现一些未解决环境bug所以关于2.6版本的paddleocr安装仅供参考安装命令如下
pip install paddleocr2.6使用了以上命令安装却出现PyMuPDF错误如下 Building wheel for PyMuPDF (setup.py) ... error..................ERROR: Failed building wheel for PyMuPDFgithub查到具体解决方案
使用如下命令重新安装
pip install paddleocr2.6 --upgrade PyMuPDF1.18.02验证
首先使用以下命令查看虚拟环境中的paddleocr是不是2.6版本
conda list其次下载以下官方提供的推理测试模型进行测试
det_model_dir是文本检测的位置
rec_model_dir是文本识别的位置
cls_model_dir是方向分类的位置
最后使用以下代码更新模型与图片路径进行测试
import os
import timefrom paddleocr import PaddleOCR
import pandas as pd
import numpy as np
import cv2def ocr_predict(img):det_model_dir:文本检测rec_model_dir:文本识别cls_model_dir:方向分类ocr PaddleOCR(det_model_dir路径/det/ch/ch_PP-OCRv4_det_infer/,rec_model_dir路径/rec/ch/ch_PP-OCRv4_rec_infer/,cls_model_dir路径/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/,langch, use_angle_clsTrue,use_gpuFalse)result ocr.ocr(img)print(result)if __name__ __main__:img_path 路径/ys.jpegocr_predict(img_path)测试图片 测试结果 [[[[[57.0, 31.0], [977.0, 32.0], [977.0, 75.0], [57.0, 74.0]], (‘椰树集团直接从椰子农户收购海南自种老椰子’, 0.98974609375)], [[[54.0, 93.0], [976.0, 95.0], [976.0, 138.0], [54.0, 136.0]], (‘每个致富价五元比原来收购价提高两倍’, 0.994292140007019)], [[[172.0, 163.0], [855.0, 163.0], [855.0, 205.0], [172.0, 205.0]], (‘转手收购的椰子不享受致富价’, 0.9931609630584717)], [[[61.0, 230.0], [961.0, 230.0], [961.0, 309.0], [61.0, 309.0]], (‘致富价保证30年不降’, 0.9948785901069641)], [[[128.0, 341.0], [985.0, 341.0], [985.0, 380.0], [128.0, 380.0]], (‘为助力乡村经济振兴响应省政府大力发展’, 0.9951123595237732)], [[[35.0, 394.0], [745.0, 394.0], [745.0, 437.0], [35.0, 437.0]], (‘三棵树椰子树、橡胶树、槟榔树’, 0.9626081585884094)], [[[757.0, 396.0], [983.0, 396.0], [983.0, 436.0], [757.0, 436.0]], (‘的号召让’, 0.9951451420783997)], [[[37.0, 451.0], [982.0, 451.0], [982.0, 490.0], [37.0, 490.0]], (‘农民致富实现椰树集团年产值百亿元打造’, 0.9915739893913269)], [[[80.0, 507.0], [980.0, 507.0], [980.0, 546.0], [80.0, 546.0]], (‘百年椰树”决定从2021年7月10日开始按’, 0.981215238571167)], [[[33.0, 558.0], [692.0, 562.0], [692.0, 604.0], [33.0, 601.0]], (‘致富价收购海南农民自种老椰子。’, 0.992202877998352)], [[[35.0, 629.0], [526.0, 629.0], [526.0, 654.0], [35.0, 654.0]], (‘四组收购地址文昌市东郊镇码头村码头路113号’, 0.9902203679084778)], [[[754.0, 630.0], [983.0, 630.0], [983.0, 652.0], [754.0, 652.0]], (‘收购电话13322039539’, 0.9966092109680176)], [[[35.0, 667.0], [327.0, 667.0], [327.0, 692.0], [35.0, 692.0]], (‘六组收购地址琼海市合石村’, 0.99151611328125)], [[[754.0, 666.0], [985.0, 666.0], [985.0, 691.0], [754.0, 691.0]], (‘收购电话13627592295’, 0.9962812662124634)], [[[35.0, 705.0], [562.0, 705.0], [562.0, 730.0], [35.0, 730.0]], (‘八组收购地址文昌市东郊镇、万宁市长丰镇牛漏村’, 0.980197548866272)], [[[753.0, 704.0], [983.0, 704.0], [983.0, 729.0], [753.0, 729.0]], (‘收购电话13876033357’, 0.9965571165084839)], [[[34.0, 742.0], [398.0, 742.0], [398.0, 767.0], [34.0, 767.0]], (‘九组收购地址文昌市东郊镇白石村’, 0.993116557598114)], [[[754.0, 743.0], [983.0, 743.0], [983.0, 765.0], [754.0, 765.0]], (‘收购电话13976682778’, 0.9968530535697937)], [[[187.0, 780.0], [396.0, 780.0], [396.0, 805.0], [187.0, 805.0]], (‘文昌市会文镇冠南村’, 0.9976257681846619)], [[[753.0, 780.0], [986.0, 780.0], [986.0, 805.0], [753.0, 805.0]], (‘收购电话18789985540’, 0.9975140690803528)], [[[35.0, 817.0], [727.0, 818.0], [727.0, 843.0], [35.0, 842.0]], (‘十组收购地址文昌市蓬莱镇绿涛收购点、琼海市塔洋镇里文收购点’, 0.9777908325195312)], [[[754.0, 819.0], [983.0, 819.0], [983.0, 841.0], [754.0, 841.0]], (‘收购电话13907682168’, 0.9975283741950989)], [[[37.0, 856.0], [444.0, 856.0], [444.0, 881.0], [37.0, 881.0]], (‘十一组收购地址文昌市铺前镇、万宁市’, 0.9792234897613525)], [[[753.0, 855.0], [982.0, 855.0], [982.0, 880.0], [753.0, 880.0]], (‘收购电话13707557555’, 0.9971356987953186)]]] 4.安装PPOCRLabel
12.6版本paddleocr和PPOCRLabel的版本对应
以上完成了paddlepaddle和paddleocr的安装并成功通过测试
接下来应该完成PPOCRLabel标注工具的安装与使用
打开paddleocr库选择2.6版本下载并解压 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/archive/refs/heads/release/2.6.zip
接着直接进入PPOCRLabel文件夹
cd PaddleOCR-release-2.6/PPOCRLabel安装PPOCRLabel为标注数据作准备运行以下代码
python setup.py bdist_wheel该目录下dist文件夹中会生成一个whl文件 接着运行
pip3 install dist/PPOCRLabel-2.1.3-py2.py3-none-any.whl可能会提示缺少polygon 库可以使用pip install Polygon3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple命令安装。
如果还提示缺少其他包同样是用pip install “packname” -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple命令安装即可。
安装过程可能会出现的报错
#无法导入str2int_tuple
ImportError: cannot import name str2int_tuple/anaconda3/envs/ocr/lib/python3.6/site-packages/paddleocr/tools/infer 目录下的utility.py文件内部缺少str2int_tuple函数是因为源码安装与命令行安装的paddleocr所导致的根据源码的utility.py文件去修改虚拟环境下的utility.py文件即可主要进行以下修改
# 查找str2bool函数
def str2bool(v):return v.lower() in (true, yes, t, y, 1)#在str2bool函数后面添加str2int_tuple函数
def str2int_tuple(v):return tuple([int(i.strip()) for i in v.split(,)])PPOCRLabel安装成功后运行以下命令打开
python PPOCRLabel --lang ch
或
PPOCRLabel --lang ch在尝试打开PPOCRLabel时出现了一个bug
Got keys from plugin meta data (xcb)
QFactoryLoader::QFactoryLoader() checking directory path /anaconda3/envs/ocr/bin/platforms ...
loaded library /anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/cv2/qt/plugins/platforms/libqxcb.so
QObject::moveToThread: Current thread (0xeb24e0) is not the objects thread (0x5bcd480).
Cannot move to target thread (0xeb24e0)qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin xcb in /anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/cv2/qt/plugins even though it was found.
This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized. Reinstalling the application may fix this problem.Available platform plugins are: xcb, eglfs, linuxfb, minimal, minimalegl, offscreen, vnc, wayland-egl, wayland, wayland-xcomposite-egl, wayland-xcomposite-glx, webgl.这是一个QT问题很多人都遇见这个问题常见的解决方法如下
1、添加bashrc环境export QT_DEBUG_PLUGINS1查看是否缺少某些库文件sudo apt-get install 安装补充
2、降低opencv-contrib-python和opencv-python的版本
3、调整pyqt5的版本或者使用conda安装不使用pip安装pyqt5
4、安装opencv-python-headless库
。。。。。。我遇到的这个这个问题其实是pyqt5与cv2之间的冲突问题pyqt5与anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/cv2/qt/plugins/platforms发生了冲突以上的方法大多数也是倾向于解决掉cv2中的platforms。
官方提供的思路如下
pip install opencv-python4.2.0.32 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果不想修改cv版本那么就去把anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/cv2/qt/plugins/platforms中的platforms重命名即可。
按理来说到这里就没有问题了但是我在启动PPOCRLabel时又出现以下报错而且打不开PPOCRLabel至今没有解决
Got keys from plugin meta data (xcb_glx)
QFactoryLoader::QFactoryLoader() checking directory path /anaconda3/envs/ocr/bin/xcbglintegrations ...
loaded library /anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/PyQt5/Qt5/plugins/xcbglintegrations/libqxcb-glx-integration.so
[2023/12/06 09:42:12] ppocr WARNING: When args.layout is false, args.ocr is automatically set to false折腾了几天后觉得是2.6版本paddleocr和PPOCRLabel之间的bug导致的因为使用2.7版本就能够打开PPOCRLabel。
22.7版本paddleocr和PPOCRLabel的版本对应
最新版本2.7安装命令如下
pip install paddleocr2.7与2.6版本的PPOCRLabel源码安装类似
打开paddleocr库选择2.7版本下载并解压
接着直接进入PPOCRLabel文件夹
cd PaddleOCR-release-2.7/PPOCRLabel安装PPOCRLabel为标注数据作准备运行以下代码
python setup.py bdist_wheel该目录下dist文件夹中会生成一个whl文件 接着运行
#这里就有一些不同
pip3 install dist/paddleocr-2.7.0.1-py3-none-any.whl可能会提示缺少polygon 库可以使用pip install Polygon3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple命令安装。
如果还提示缺少其他包同样是用pip install “packname” -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple命令安装即可。
PPOCRLabel安装成功后运行以下命令打开
python PPOCRLabel --lang ch
或
PPOCRLabel --lang ch在尝试打开PPOCRLabel时同样出现bug
Got keys from plugin meta data (xcb)
QFactoryLoader::QFactoryLoader() checking directory path /anaconda3/envs/ocr/bin/platforms ...
loaded library /anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/cv2/qt/plugins/platforms/libqxcb.so
QObject::moveToThread: Current thread (0xeb24e0) is not the objects thread (0x5bcd480).
Cannot move to target thread (0xeb24e0)qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin xcb in /anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/cv2/qt/plugins even though it was found.
This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized. Reinstalling the application may fix this problem.Available platform plugins are: xcb, eglfs, linuxfb, minimal, minimalegl, offscreen, vnc, wayland-egl, wayland, wayland-xcomposite-egl, wayland-xcomposite-glx, webgl.官方提供的思路如下
pip install opencv-python4.2.0.32 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果不想修改cv版本那么就去把anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/cv2/qt/plugins/platforms中的platforms重命名即可。
启动PPOCRLabelPPOCRLabel --lang ch又出现以下报错
Got keys from plugin meta data (xcb_glx)
QFactoryLoader::QFactoryLoader() checking directory path /anaconda3/envs/ocr/bin/xcbglintegrations ...
loaded library /anaconda3/envs/ocr/lib/python3.8/site-packages/PyQt5/Qt5/plugins/xcbglintegrations/libqxcb-glx-integration.so
[2023/12/06 09:42:12] ppocr WARNING: When args.layout is false, args.ocr is automatically set to false但是PPOCRLabel却能够成功开启。
三、PPOCRLabel标注
1先命令行打开PPOCRLabel图形化界面
2打开左上角的PaddleOCR选项列表点击选择模型选项然后选择中文英文确认
3打开左上角的文件选项列表点击打开目录选项打开需要标注的图片所在文件夹
4点击左下角的自动标注选项PPOCRLabel会自动调用模型对每张图片进行标注等待进度条100%然后OK 5自动标注结束以后打开左上角的文件选项列表点击导出标记结果和导出识别结果选项
6开始对每张图片进行检查点击矩形标注和多点标注选项手动修改不好的检测框和标签没问题的点击确认不喜欢的点击删除图片选项PPOCRLabel工具操作快捷键如下 7标注结束以后再次点击导出标记结果和导出识别结果选项然后检查图片文件夹中是否生成以下文件
文件名说明Label.txt检测标签可直接用于PPOCR检测模型训练。用户每确认5张检测结果后程序会进行自动写入。当用户关闭应用程序或切换文件路径后同样会进行写入。fileState.txt图片状态标记文件保存当前文件夹下已经被用户手动确认过的图片名称。Cache.cach缓存文件保存模型自动识别的结果。rec_gt.txt识别标签。可直接用于PPOCR识别模型训练。需用户手动点击菜单栏“文件” - 导出识别结果后产生。crop_img识别数据。按照检测框切割后的图片。与rec_gt.txt同时产生。
8输入以下命令执行数据集划分脚本
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
datasetRootPath 是PPOCRLabel标注的完整数据集存放路径。默认路径是 PaddleOCR/train_data 分割数据集前
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
python gen_ocr_train_val_test.py --trainValTestRatio 6:2:2 --datasetRootPath /home/完整数据集存放路径/train_datatrain_data格式如下
|-train_data|-crop_img|- 001_crop_0.png|- 002_crop_0.jpg|- 003_crop_0.jpg| ...| Label.txt| rec_gt.txt|- 001.png|- 002.jpg|- 003.jpg| ...划分好的数据集会保存在PaddleOCR/train_data下面
此时文字检测和文字识别的数据集就都制作好了。
四、PaddleOCR训练与测试
为了加强垂直领域或者说特殊环境下的检测能力所以会专门使用对应环境的数据集进行训练得到我们理想中的的模型。
1.文本检测模型训练与测试
根据官方文本检测教程中最简单直接的思路进行训练至于其他训练方法可以深入参考官方教程。
1下载预训练模型
准备好数据集后可以下载模型预训练文件
MobileNetV3_large_x0_5_pretrained模型下载
还可以选择以下模型
# 下载MobileNetV3的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained.pdparams
# 或下载ResNet18_vd的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet18_vd_pretrained.pdparams
# 或下载ResNet50_vd的预训练模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/pretrained/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams下载之后在paddleocr根目录下建立pretrain_models文件夹并将训练模型放在该文件夹下并解压。
2修改参数配置文件
修改/PaddleOCR/configs/det目录下的det_mv3_db.yml或者复制一份重命名。
有关配置文件各项参数的详细解释请参考官方文档
部分常见配置的修改建议根据各自训练环境自定义配置文件 python tools/train.py -c configs/llw/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model./pretrain_models/MNV3_x0_5/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained如果提示RuntimeError: CUDA out of memory.就需要降低batch或者清理GPU缓存总会有奇奇怪怪的进程占着资源不放。
3可视化训练过程
训练过程中PaddleOCR文件夹下再开一个终端输入以下命令模型输出地址可视化训练过程
visualdl --logdir ./output/db_mv3打开http://localhost:8040/点击标量数据即可看见实时信息 4模型评估测试
评估模型输入以下命令
python tools/eval.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.checkpoints./output/db_mv3/best_accuracy对训练好的模型导出导出到/inference/det_db文件夹下输入以下命令
python tools/export_model.py -c configs/det/det_mv3_db_ocr.yml -o Global.pretrained_model./output/db_mv3/best_accuracy Global.save_inference_dir./inference/det_db最后使用以下代码把自己训练的模型更新到det_model_dir进行测试
import os
import timefrom paddleocr import PaddleOCR
import pandas as pd
import numpy as np
import cv2def ocr_predict(img):det_model_dir:文本检测rec_model_dir:文本识别cls_model_dir:方向分类ocr PaddleOCR(det_model_dir路径/inference/det_db/,rec_model_dir路径/rec/ch/ch_PP-OCRv4_rec_infer/,cls_model_dir路径/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/,langch, use_angle_clsTrue,use_gpuFalse)result ocr.ocr(img)print(result)if __name__ __main__:img_path 路径/ys.jpegocr_predict(img_path)同样成功获取到文本坐标再根据坐标信息使用ch_PP-OCRv4_rec_infer模型进行识别具体结果与上文一样不在此复诉。
2.文本识别模型训练
根据官方文本识别教程中最简单直接的思路进行训练至于其他训练方法可以深入参考官方教程。
1下载预训练模型
准备好数据集后可以下载模型预训练文件
中英文超轻量ch_PP-OCRv3_rec_train模型下载
还可以选择以下模型
# 下载中英文超轻量PP-OCRv4模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_rec_train.tar
# 或下载中英文超轻量PP-OCRv3模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
# 或下载英文超轻量PP-OCRv3模型
wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/english/en_PP-OCRv3_rec_train.tar下载之后将训练模型放在pretrain_models文件夹下并解压。
ch_PP-OCRv4_rec_train模型训练涉及到模型蒸馏所以退而求其次使用ch_PP-OCRv3_rec_train模型。
2修改参数配置文件
修改/PaddleOCR/configs/rec/PP-OCRv3/目录下的cn_PP-OCRv3_rec.yml或者复制一份重命名。
有关配置文件各项参数的详细解释请参考官方文档
部分常见配置的修改建议根据各自训练环境自定义配置文件 python tools/train.py -c configs/llw/ch_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model./pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy如果提示RuntimeError: CUDA out of memory.就需要降低batch或者清理GPU缓存总会有奇奇怪怪的进程占着资源不放。
3可视化训练过程
训练过程中PaddleOCR文件夹下再开一个终端输入以下命令模型输出地址可视化训练过程
visualdl --logdir ./output/rec_ppocr_v3打开http://localhost:8040/点击标量数据即可看见实时信息 4模型评估测试
评估模型输入以下命令
python tools/eval.py -c configs/rec/ch_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.checkpoints./output/rec_ppocr_v3/latest对训练好的模型导出导出到/inference/rec_v3文件夹下输入以下命令
python tools/export_model.py -c configs/rec/ch_PP-OCRv3_rec.yml -o Global.pretrained_model./output/rec_ppocr_v3/best_accuracy Global.save_inference_dir./inference/rec_v3最后使用以下代码把自己训练的模型更新到rec_model_dir进行测试
import os
import timefrom paddleocr import PaddleOCR
import pandas as pd
import numpy as np
import cv2def ocr_predict(img):det_model_dir:文本检测rec_model_dir:文本识别cls_model_dir:方向分类ocr PaddleOCR(det_model_dir路径/inference/det_db/,rec_model_dir路径inference/rec_v3/,cls_model_dir路径/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/,langch, use_angle_clsTrue,use_gpuFalse)result ocr.ocr(img)print(result)if __name__ __main__:img_path 路径/ys.jpegocr_predict(img_path)五、补充
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