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latin_ocr_db_crnn_mobile

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__init__.py
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module.py
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requirements.txt
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README.md

latin_ocr_db_crnn_mobile

模型名称 latin_ocr_db_crnn_mobile
类别 图像-文字识别
网络 Differentiable Binarization+CRNN
数据集 icdar2015数据集
是否支持Fine-tuning 否
最新更新日期 2021-12-2
数据指标 -

一、模型基本信息

二、安装

三、模型API预测

  • 1、命令行预测

    • $ hub run latin_ocr_db_crnn_mobile --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
$ hub run latin_ocr_db_crnn_mobile --input_path "/PATH/TO/IMAGE" --det True --rec True --use_angle_cls True  --box_thresh 0.7 --angle_classification_thresh 0.8 --visualization True
    • 通过命令行方式实现文字识别模型的调用，更多请见 PaddleHub命令行指令

  • 2、预测代码示例

    • import paddlehub as hub
import cv2

ocr = hub.Module(name="latin_ocr_db_crnn_mobile", enable_mkldnn=True)       # mkldnn加速仅在CPU下有效
result = ocr.recognize_text(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])

# or
# result = ocr.recognize_text(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])

  • 3、API

    • def __init__(self,
             det=True,
             rec=True,
             use_angle_cls=False,
             enable_mkldnn=False,  
             use_gpu=False,
             box_thresh=0.6,
             angle_classification_thresh=0.9)

      • 构造LatinOCRDBCRNNMobile对象

      • 参数

        • det(bool): 是否开启文字检测。默认为True。
        • rec(bool): 是否开启文字识别。默认为True。
        • use_angle_cls(bool): 是否开启方向分类, 用于设置使用方向分类器识别180度旋转文字。默认为False。
        • enable_mkldnn(bool): 是否开启mkldnn加速CPU计算。该参数仅在CPU运行下设置有效。默认为False。
        • use_gpu (bool): 是否使用 GPU；若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
        • box_thresh (float): 检测文本框置信度的阈值；
        • angle_classification_thresh(float): 文本方向分类置信度的阈值
    • def recognize_text(images=[],
                   paths=[],
                   output_dir='ocr_result',
                   visualization=False)

      • 预测API，检测输入图片中的所有文本的位置和识别文本结果。

      • 参数

        • paths (list[str]): 图片的路径；
        • images (list[numpy.ndarray]): 图片数据，ndarray.shape 为 [H, W, C]，BGR格式；
        • output_dir (str): 图片的保存路径，默认设为 ocr_result；
        • visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件, 仅有检测开启时有效, 默认为False；

      • 返回

        • res (list[dict]): 识别结果的列表，列表中每一个元素为 dict，各字段为：
          • data (list[dict]): 识别文本结果，列表中每一个元素为 dict，各字段为：
            • text(str): 识别得到的文本
            • confidence(float): 识别文本结果置信度
            • text_box_position(list): 文本框在原图中的像素坐标，4*2的矩阵，依次表示文本框左下、右下、右上、左上顶点的坐标，如果无识别结果则data为[]
            • orientation(str): 分类的方向，仅在只有方向分类开启时输出
            • score(float): 分类的得分，仅在只有方向分类开启时输出
          • save_path (str, optional): 识别结果的保存路径，如不保存图片则save_path为''

四、服务部署

  • PaddleHub Serving 可以部署一个目标检测的在线服务。

  • 第一步：启动PaddleHub Serving

    • 运行启动命令：

    • $ hub serving start -m latin_ocr_db_crnn_mobile

    • 这样就完成了一个目标检测的服务化API的部署，默认端口号为8866。

    • NOTE: 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。

  • 第二步：发送预测请求

    • 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果

    • import requests
import json
import cv2
import base64

def cv2_to_base64(image):
    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')

# 发送HTTP请求
data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/latin_ocr_db_crnn_mobile"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 打印预测结果
print(r.json()["results"])

五、更新历史

  • 1.0.0

    初始发布

    • $ hub install latin_ocr_db_crnn_mobile==1.0.0