Python paddleocr快速使用及参数配置详解

子鲁剑

1. 其它相关推荐：<a target="_blank" href="https://blog.csdn.net/qq_41273999/article/details/135692215" rel="external nofollow">PaddleOCR模型训练及使用详细教程</a>

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官方网址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
  PaddleOCR是基于PaddlePaddle深度学习框架的开源OCR工具，但它提供了推理模型/训练模型/预训练模型，用户可以直接使用推理模型进行识别，也可以对训练模型或预训练模型进行再训练。支持约80种语言的文本识别，并具有较高的准确性和速度。

1. paddleocr快速使用


1.1 使用默认模型路径

1. import cv2
   
2. from paddleocr import PaddleOCR
   
3. # 使用默认模型路径
   
4. paddleocr = PaddleOCR(lang='ch', show_log=False)
   
5. img = cv2.imread('ch2.jpg')  # 打开需要识别的图片
   
6. result = paddleocr.ocr(img)
   
7. for i in range(len(result[0])):
   
8.     print(result[0][i][1][0])   # 输出识别结果

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1.2 设定模型路径

1. import cv2
   
2. from paddleocr import PaddleOCR
   
3. # 设定模型路径
   
4. paddleocr = PaddleOCR(lang='ch', show_log=False,
   
5.                       det_model_dir='.paddleocr\\whl\\det\\ch\\ch_PP-OCRv4_det_infer',
   
6.                       rec_model_dir='.paddleocr\\whl\\rec\\ch\\ch_PP-OCRv4_rec_infer') # 推理模型路径
   
7. img = cv2.imread('ch2.jpg')  # 打开需要识别的图片
   
8. result = paddleocr.ocr(img)
   
9. for i in range(len(result[0])):
   
10.     print(result[0][i][1][0])   # 输出识别结果

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2. PaddleOCR其他参数介绍

PaddleOCR模型推理参数解释
在使用PaddleOCR进行模型推理时，可以自定义修改参数，来修改模型、数据、预处理、后处理等内容，详细的参数解释如下所示。
全局信息
参数名称类型默认值含义image_dirstr无，必须显式指定图像或者文件夹路径page_numint0当输入类型为pdf文件时有效，指定预测前面page_num页，默认预测所有页vis_font_pathstr“./doc/fonts/simfang.ttf”用于可视化的字体路径drop_scorefloat0.5识别得分小于该值的结果会被丢弃，不会作为返回结果use_pdservingboolFalse是否使用Paddle Serving进行预测warmupboolFalse是否开启warmup，在统计预测耗时的时候，可以使用这种方法draw_img_save_dirstr“./inference_results”系统串联预测OCR结果的保存文件夹save_crop_resboolFalse是否保存OCR的识别文本图像crop_res_save_dirstr“./output”保存OCR识别出来的文本图像路径use_mpboolFalse是否开启多进程预测total_process_numint6开启的进程数，

1. use_mp

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为

1. True

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时生效process_idint0当前进程的id号，无需自己修改benchmarkboolFalse是否开启benchmark，对预测速度、显存占用等进行统计save_log_pathstr“./log_output/”开启

1. benchmark

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时，日志结果的保存文件夹show_logboolTrue是否显示预测中的日志信息use_onnxboolFalse是否开启onnx预测预测引擎相关
参数名称类型默认值含义use_gpuboolTrue是否使用GPU进行预测ir_optimboolTrue是否对计算图进行分析与优化，开启后可以加速预测过程use_tensorrtboolFalse是否开启tensorrtmin_subgraph_sizeint15tensorrt中最小子图size，当子图的size大于该值时，才会尝试对该子图使用trt engine计算precisionstrfp32预测的精度，支持

1. fp32

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,

1. fp16

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,

1. int8

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3种输入enable_mkldnnboolTrue是否开启mkldnncpu_threadsint10开启mkldnn时，cpu预测的线程数文本检测模型相关
参数名称类型默认值含义det_algorithmstr“DB”文本检测算法名称，目前支持

1. DB

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,

1. EAST

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,

1. SAST

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,

1. PSE

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,

1. DB++

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,

1. FCE

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det_model_dirstrxx检测inference模型路径det_limit_side_lenint960检测的图像边长限制det_limit_typestr“max”检测的边长限制类型，目前支持

1. min

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和

1. max

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，

1. min

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表示保证图像最短边不小于

1. det_limit_side_len

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，

1. max

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表示保证图像最长边不大于

1. det_limit_side_len

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其中，DB算法相关参数如下
参数名称类型默认值含义det_db_threshfloat0.3DB输出的概率图中，得分大于该阈值的像素点才会被认为是文字像素点det_db_box_threshfloat0.6检测结果边框内，所有像素点的平均得分大于该阈值时，该结果会被认为是文字区域det_db_unclip_ratiofloat1.5

1. Vatti clipping

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算法的扩张系数，使用该方法对文字区域进行扩张max_batch_sizeint10预测的batch sizeuse_dilationboolFalse是否对分割结果进行膨胀以获取更优检测效果det_db_score_modestr“fast”DB的检测结果得分计算方法，支持

1. fast

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和

1. slow

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，

1. fast

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是根据polygon的外接矩形边框内的所有像素计算平均得分，

1. slow

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是根据原始polygon内的所有像素计算平均得分，计算速度相对较慢一些，但是更加准确一些。EAST算法相关参数如下
参数名称类型默认值含义det_east_score_threshfloat0.8EAST后处理中score map的阈值det_east_cover_threshfloat0.1EAST后处理中文本框的平均得分阈值det_east_nms_threshfloat0.2EAST后处理中nms的阈值SAST算法相关参数如下
参数名称类型默认值含义det_sast_score_threshfloat0.5SAST后处理中的得分阈值det_sast_nms_threshfloat0.5SAST后处理中nms的阈值det_box_typestrquad是否多边形检测，弯曲文本场景（如Total-Text）设置为’poly’PSE算法相关参数如下
参数名称类型默认值含义det_pse_threshfloat0.0对输出图做二值化的阈值det_pse_box_threshfloat0.85对box进行过滤的阈值，低于此阈值的丢弃det_pse_min_areafloat16box的最小面积，低于此阈值的丢弃det_box_typestr“quad”返回框的类型，quad:四点坐标，poly: 弯曲文本的所有点坐标det_pse_scaleint1输入图像相对于进后处理的图的比例，如

1. 640*640

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的图像，网络输出为

1. 160*160

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，scale为2的情况下，进后处理的图片shape为

1. 320*320

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。这个值调大可以加快后处理速度，但是会带来精度的下降文本识别模型相关
参数名称类型默认值含义rec_algorithmstr“CRNN”文本识别算法名称，目前支持

1. CRNN

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,

1. SRN

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,

1. RARE

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,

1. NETR

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,

1. SAR

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,

1. ViTSTR

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,

1. ABINet

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,

1. VisionLAN

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,

1. SPIN

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,

1. RobustScanner

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,

1. SVTR

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,

1. SVTR_LCNet

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rec_model_dirstr无，如果使用识别模型，该项是必填项识别inference模型路径rec_image_shapestr“3,48,320”识别时的图像尺寸rec_batch_numint6识别的batch sizemax_text_lengthint25识别结果最大长度，在

1. SRN

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中有效rec_char_dict_pathstr“./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt”识别的字符字典文件use_space_charboolTrue是否包含空格，如果为

1. True

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，则会在最后字符字典中补充

1. 空格

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字符端到端文本检测与识别模型相关
参数名称类型默认值含义e2e_algorithmstr“PGNet”端到端算法名称，目前支持

1. PGNet

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e2e_model_dirstr无，如果使用端到端模型，该项是必填项端到端模型inference模型路径e2e_limit_side_lenint768端到端的输入图像边长限制e2e_limit_typestr“max”端到端的边长限制类型，目前支持

1. min

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,

1. max

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，

1. min

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表示保证图像最短边不小于

1. e2e_limit_side_len

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，

1. max

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表示保证图像最长边不大于

1. e2e_limit_side_len

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e2e_pgnet_score_threshfloat0.5端到端得分阈值，小于该阈值的结果会被丢弃e2e_char_dict_pathstr“./ppocr/utils/ic15_dict.txt”识别的字典文件路径e2e_pgnet_valid_setstr“totaltext”验证集名称，目前支持

1. totaltext

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,

1. partvgg

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，不同数据集对应的后处理方式不同，与训练过程保持一致即可e2e_pgnet_modestr“fast”PGNet的检测结果得分计算方法，支持

1. fast

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和

1. slow

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，

1. fast

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是根据polygon的外接矩形边框内的所有像素计算平均得分，

1. slow

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是根据原始polygon内的所有像素计算平均得分，计算速度相对较慢一些，但是更加准确一些。方向分类器模型相关
参数名称类型默认值含义use_angle_clsboolFalse是否使用方向分类器cls_model_dirstr无，如果需要使用，则必须显式指定路径方向分类器inference模型路径cls_image_shapestr“3,48,192”预测尺度label_listlist[‘0’, ‘180’]class id对应的角度值cls_batch_numint6方向分类器预测的batch sizecls_threshfloat0.9预测阈值，模型预测结果为180度，且得分大于该阈值时，认为最终预测结果为180度，需要翻转

1. 其它相关推荐：<a href="https://www.jb51.net/python/322208kit.htm" target="_blank">PaddleOCR模型训练及使用详细教程</a>

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来源:https://www.jb51.net/python/322205mlz.htm
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