百度飞桨(PaddlePaddle) - PaddleOCR 文字识别简单使用-Toy模板网

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百度飞桨(PaddlePaddle)安装
OCR 文字检测（Differentiable Binarization --- DB）

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OCR的技术路线

百度飞桨(PaddlePaddle) - PaddleOCR 文字识别简单使用
PaddleHub 预训练模型的网络结构是 DB + CRNN, 可微的二值化模块（Differentiable Binarization，简称DB）
CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）即卷积递归神经网络, 是DCNN和RNN的组合

DB（Differentiable Binarization）是一种基于分割的文本检测算法。将二值化阈值加入训练中学习，可以获得更准确的检测边界，从而简化后处理流程。DB算法最终在5个数据集上达到了state-of-art的效果和性能
百度飞桨(PaddlePaddle) - PaddleOCR 文字识别简单使用

CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）即卷积递归神经网络，是DCNN和RNN的组合，专门用于识别图像中的序列式对象。与CTC loss配合使用，进行文字识别，可以直接从文本词级或行级的标注中学习，不需要详细的字符级的标注

百度飞桨(PaddlePaddle) - PaddleOCR 文字识别简单使用

安装库

Building wheel for opencv-python (pyproject.toml)：https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17386638.html

# 安装 PaddlePaddle
python -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 安装 PaddleHub Mac 电脑上终端会感觉卡死的状态,（Mac 在装opencv那个依赖，装了30分钟），可以添加   --verbose，查看进度
pip install paddlehub -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  --verbose

# 该Module依赖于第三方库shapely、pyclipper，使用该Module之前，请先安装shapely、pyclipper
pip install shapely -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pyclipper -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

定义待预测数据

将预测图片存放在一个文件中 picture.txt

./images/231242.jpg
./images/234730.jpg

测试输出

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

# 将预测图片存放在一个文件中(picture.txt)
with open('picture.txt', 'r') as f:
    test_img_path=[]
    for line in f:
        test_img_path.append(line.strip())
        # 显示图片
        img1 = mpimg.imread(line.strip())
        plt.figure(figsize=(10, 10))
        plt.imshow(img1)
        plt.axis('off')
        plt.show()

print(test_img_path) # => ['images/231242.jpg', 'images/234730.jpg']

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加载预训练模型

PaddleHub提供了以下文字识别模型：

移动端的超轻量模型：仅有8.1M，chinese_ocr_db_crnn_mobile

服务器端的精度更高模型：识别精度更高，chinese_ocr_db_crnn_server。

识别文字算法均采用CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）即卷积递归神经网络。其是DCNN和RNN的组合，专门用于识别图像中的序列式对象。与CTC loss配合使用，进行文字识别，可以直接从文本词级或行级的标注中学习，不需要详细的字符级的标注。该Module支持直接预测。移动端与服务器端主要在于骨干网络的差异性，移动端采用MobileNetV3，服务器端采用ResNet50_vd

import paddlehub as hub

# 加载移动端预训练模型
# ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_mobile")

# 服务端可以加载大模型，效果更好
ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")

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预测

PaddleHub对于支持一键预测的module，可以调用module的相应预测API，完成预测功能。
module 'numpy' has no attribute 'int'.: 解方法见：https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17385169.html

import paddlehub as hub
import cv2

# 加载移动端预训练模型
ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_mobile")

# 服务端可以加载大模型，效果更好 -- 【个人电脑，内存不够用】
# ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")

# 将预测图片存放在一个文件中(picture.txt)
test_img_path = []
with open('picture.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        test_img_path.append(line.strip())
print("预测图片 => ", test_img_path)

# 读取测试文件夹test.txt中的照片路径
np_images = [cv2.imread(image_path) for image_path in test_img_path]

results = ocr.recognize_text(
    images=np_images,  # 图片数据，ndarray.shape 为 [H, W, C]，BGR格式；
    use_gpu=False,  # 是否使用 GPU；若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
    output_dir='ocr_result',  # 图片的保存路径，默认设为 ocr_result；
    visualization=True,  # 是否将识别结果保存为图片文件；
    box_thresh=0.5,  # 检测文本框置信度的阈值；
    text_thresh=0.5)  # 识别中文文本置信度的阈值；

for result in results:
    data = result['data']
    save_path = result['save_path']
    for infomation in data:
        print('text: ', infomation['text'], '\nconfidence: ', infomation['confidence'], '\ntext_box_position: ', infomation['text_box_position'])

输出

"D:\Program Files\Python38\python.exe" D:/OpenSource/PaddlePaddle/OCR/OCRTest.py
预测图片 =>  ['./images/123.jpg']
text:  中华人民共和国 
confidence:  0.9990600347518921 
text_box_position:  [[188, 37], [472, 32], [472, 65], [188, 70]]
text:  居民身份证 
confidence:  0.9996429681777954 
text_box_position:  [[171, 96], [492, 96], [492, 140], [171, 140]]
text:  签发机关 
confidence:  0.9993374347686768 
text_box_position:  [[140, 242], [217, 242], [217, 263], [140, 263]]
text:  苏州市公安局工业园区分局 
confidence:  0.9997307658195496 
text_box_position:  [[233, 242], [473, 242], [473, 262], [233, 262]]
text:  有效期限

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