光学字符识别(OCR)算法

光学字符识别(OCR)算法#

简介#

光学字符识别(OCR)是指对图片中的文字块进行检测和识别。

模型使用#

在配置好环境的情况下，直接执行 scripts/ocr.py 即可运行OCR算法脚本。

$ python scripts/ocr.py --config configs/ocr.yaml

模型配置#

inputs: assets/demo/ocr
outputs: outputs/ocr
visualize: True
tasks:
   ocr:
      model: ocr_ppocr
      model_config:
         lang: ch
         show_log: True
         det_model_dir: models/OCR/PaddleOCR/det/ch_PP-OCRv4_det
         rec_model_dir: models/OCR/PaddleOCR/rec/ch_PP-OCRv4_rec
         det_db_box_thresh: 0.3

  • inputs/outputs: 分别定义输入文件路径和输出路径

  • visualize: 是否对模型结果进行可视化，可视化结果会保存在outputs目录下。

  • tasks: 定义任务类型，当前只包含一个OCR任务

  • model: 定义具体模型类型, 当前仅提供PaddleOCR模型

  • model_config: 定义模型配置

  • lang: 定义语种，默认语种ch支持中英文文字的检测和识别

  • show_log: 是否打印检测识别过程的日志

  • det_model_dir: 定义PaddleOCR检测模型的路径，指定路径不存在时，会自动下载模型权重到该路径

  • rec_model_dir: 定义PaddleOCR识别模型的路径，指定路径不存在时，会自动下载模型权重到该路径

  • det_db_box_thresh: 检测框筛选阈值，置信度低于该阈值的框会被舍弃

多样化输入支持#

PDF-Extract-Kit中的OCR脚本支持 单个图像/PDF文件 、 包含图像/PDF文件的目录 等输入形式。

可视化结果查看#

当config文件中 visualize 设置为 True 时，可视化结果会保存在 outputs 参数指定的目录下。

备注

可视化可以方便对模型结果进行分析，但当进行大批量任务时，建议关掉可视化(设置 visualize 为 False )，减少内存和磁盘占用。

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