Skip to content

P
PaddleOCR

PaddlePaddle / PaddleOCR
大约 1 年 前同步成功

通知 1528
Star 32962
Fork 6643
P
PaddleOCR
提交 7f604d01 编写于 作者: M MissPenguin
浏览文件
操作

update

上级 818908a7
显示空白变更内容
内联 并排
Showing with 124 addition and 144 deletion
README_ch.md
浏览文件 @ 7f604d01
...@@ -75,12 +75,15 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力 ...@@ -75,12 +75,15 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
| ------- | ------- | ------- | -------- | --------- | -------- | | ------- | ------- | ------- | -------- | --------- | -------- |
| | | | | | | | | | | | | |
更多模型下载（包括多语言），可以参考[PP-Structure 系列模型下载](./doc/ppstructure/models_list.md)
## 文档教程 ## 文档教程
- [运行环境准备](./doc/doc_ch/environment.md) - [运行环境准备](./doc/doc_ch/environment.md)
- [快速开始（中英文/多语言/文档分析）](./doc/doc_ch/quickstart.md) - [快速开始（中英文/多语言/文档分析）](./doc/doc_ch/quickstart.md)
- [PP-OCR文本检测识别🔥](./doc/doc_ch/ppocr_introduction.md) - [PP-OCR文本检测识别🔥](./doc/doc_ch/ppocr_introduction.md)
- [快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md)
- [模型库](./doc/doc_ch/models_list.md) - [模型库](./doc/doc_ch/models_list.md)
- [模型训练](./doc/doc_ch/training.md) - [模型训练](./doc/doc_ch/training.md)
- [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md) - [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md)
...@@ -98,14 +101,16 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力 ...@@ -98,14 +101,16 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
- [Paddle2ONNX模型转化与预测](./deploy/paddle2onnx/readme.md) - [Paddle2ONNX模型转化与预测](./deploy/paddle2onnx/readme.md)
- [Benchmark](./doc/doc_ch/benchmark.md) - [Benchmark](./doc/doc_ch/benchmark.md)
- [PP-Structure文档分析🔥](./ppstructure/README_ch.md) - [PP-Structure文档分析🔥](./ppstructure/README_ch.md)
- [模型库](./doc/doc_ch/models_list_structrure.md) - [快速开始](./doc/ppstructure/quickstart.md)
- [模型库](./doc/ppstructure/models_list.md)
- [模型训练](./doc/doc_ch/training.md) - [模型训练](./doc/doc_ch/training.md)
- [版面分析](./ppstructure/layout/README_ch.md) - [版面分析](./ppstructure/layout/README_ch.md)
- [表格识别](./ppstructure/table/README_ch.md) - [表格识别](./ppstructure/table/README_ch.md)
- [关键信息提取](./ppstructure/docs/kie.md) - [关键信息提取](./doc/ppstructure/kie.md)
- [DocVQA](./ppstructure/docs/kie.md) - [DocVQA](./ppstructure/docs/kie.md)
- [推理部署](./deploy/readme_ch.md) - [推理部署](./deploy/readme_ch.md)
- [基于Python预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference_ppstructure.md) - [基于Python预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference_ppstructure.md)
- [基于C++预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference_ppstructure.md)
- [服务化部署](./deploy/pdserving/README_CN.md) - [服务化部署](./deploy/pdserving/README_CN.md)
- [前沿算法与模型🚀](./doc/doc_ch/algorithm.md) - [前沿算法与模型🚀](./doc/doc_ch/algorithm.md)
- [文本检测算法](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md#11-%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A3%80%E6%B5%8B%E7%AE%97%E6%B3%95) - [文本检测算法](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md#11-%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A3%80%E6%B5%8B%E7%AE%97%E6%B3%95)
......
doc/doc_ch/quickstart.md
浏览文件 @ 7f604d01
# PaddleOCR快速开始 # PaddleOCR 快速开始
- [1. 安装](#1) - [1. 安装](#1)
- [1.1 安装PaddlePaddle](#11) - [1.1 安装PaddlePaddle](#11)
...@@ -45,15 +45,7 @@ ...@@ -45,15 +45,7 @@
pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本 pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本
``` ```
- 对于Windows环境用户： - 对于Windows环境用户：直接通过pip安装的shapely库可能出现`[winRrror 126] 找不到指定模块的问题`。建议从[这里](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely)下载shapely安装包完成安装。
直接通过pip安装的shapely库可能出现`[winRrror 126] 找不到指定模块的问题`。建议从[这里](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely)下载shapely安装包完成安装，
- 使用**版面分析**功能时，运行以下命令**安装 Layout-Parser**
```bash
pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
```
<a name="2"></a> <a name="2"></a>
...@@ -155,57 +147,7 @@ paddleocr --image_dir ./imgs_en/254.jpg --lang=en ...@@ -155,57 +147,7 @@ paddleocr --image_dir ./imgs_en/254.jpg --lang=en
全部语种及其对应的缩写列表可查看[多语言模型教程](./multi_languages.md) 全部语种及其对应的缩写列表可查看[多语言模型教程](./multi_languages.md)
<a name="213"></a> <a name="213"></a>
#### 2.1.3 版面分析
版面分析是指对文档图片中的文字、标题、列表、图片和表格5类区域进行划分。对于前三类区域，直接使用OCR模型完成对应区域文字检测与识别，并将结果保存在txt中。对于表格类区域，经过表格结构化处理后，表格图片转换为相同表格样式的Excel文件。图片区域会被单独裁剪成图像。
使用PaddleOCR的版面分析功能，需要指定`--type=structure`
```bash
paddleocr --image_dir=./table/1.png --type=structure
```
- **返回结果说明**
PP-Structure的返回结果为一个dict组成的list，示例如下
```shell
[{ 'type': 'Text',
'bbox': [34, 432, 345, 462],
'res': ([[36.0, 437.0, 341.0, 437.0, 341.0, 446.0, 36.0, 447.0], [41.0, 454.0, 125.0, 453.0, 125.0, 459.0, 41.0, 460.0]],
[('Tigure-6. The performance of CNN and IPT models using difforen', 0.90060663), ('Tent ', 0.465441)])
}
]
```
其中各个字段说明如下
| 字段 | 说明 |
| ---- | ------------------------------------------------------------ |
| type | 图片区域的类型 |
| bbox | 图片区域的在原图的坐标，分别[左上角x，左上角y，右下角x，右下角y] |
| res | 图片区域的OCR或表格识别结果。<br>表格: 表格的HTML字符串; <br>OCR: 一个包含各个单行文字的检测坐标和识别结果的元组 |
运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下有一个同名目录，图片里的每个表格会存储为一个excel，图片区域会被裁剪之后保存下来，excel文件和图片名为表格在图片里的坐标。
```
/output/table/1/
└─ res.txt
└─ [454, 360, 824, 658].xlsx 表格识别结果
└─ [16, 2, 828, 305].jpg 被裁剪出的图片区域
└─ [17, 361, 404, 711].xlsx 表格识别结果
```
- **参数说明**
| 字段 | 说明 | 默认值 |
| --------------- | ---------------------------------------- | -------------------------------------------- |
| output | excel和识别结果保存的地址 | ./output/table |
| table_max_len | 表格结构模型预测时，图像的长边resize尺度 | 488 |
| table_model_dir | 表格结构模型 inference 模型地址 | None |
| table_char_type | 表格结构模型所用字典地址 | ../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt |
大部分参数和paddleocr whl包保持一致，见 [whl包文档](./whl.md)
...@@ -291,4 +233,4 @@ im_show.save('result.jpg') ...@@ -291,4 +233,4 @@ im_show.save('result.jpg')
通过本节内容，相信您已经熟练掌握PaddleOCR whl包的使用方法并获得了初步效果。 通过本节内容，相信您已经熟练掌握PaddleOCR whl包的使用方法并获得了初步效果。
PaddleOCR是一套丰富领先实用的OCR工具库，打通数据、模型训练、压缩和推理部署全流程，因此在[下一节](./paddleOCR_overview.md)中我们将首先为您介绍PaddleOCR的全景图，然后克隆PaddleOCR项目，正式开启PaddleOCR的应用之旅。 PaddleOCR是一套丰富领先实用的OCR工具库，打通数据、模型训练、压缩和推理部署全流程，您可以参考[文档教程](../../README_ch.md#文档教程)，正式开启PaddleOCR的应用之旅。
doc/ppstructure/inference.md 0 → 100644
浏览文件 @ 7f604d01
# 基于Python预测引擎推理
- [版面分析+表格识别](#1)
- [DocVQA](#2)
<a name="1"></a>
## 1. 版面分析+表格识别
```bash
cd ppstructure
# 下载模型
mkdir inference && cd inference
# 下载PP-OCRv2文本检测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar
# 下载PP-OCRv2文本识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar
# 下载超轻量级英文表格预测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar && tar xf en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar
cd ..
python3 predict_system.py --det_model_dir=inference/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer \
--rec_model_dir=inference/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer \
--table_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer \
--image_dir=../doc/table/1.png \
--rec_char_dict_path=../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt \
--table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \
--output=../output/table \
--vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf
```
运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下的`talbe`目录下有一个同名目录，图片里的每个表格会存储为一个excel，图片区域会被裁剪之后保存下来，excel文件和图片名名为表格在图片里的坐标。
<a name="2"></a>
## 2. DocVQA
```bash
cd ppstructure
# 下载模型
mkdir inference && cd inference
# 下载SER xfun 模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained.tar && tar xf PP-Layout_v1.0_ser_pretrained.tar
cd ..
python3 predict_system.py --model_name_or_path=vqa/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained/ \
--mode=vqa \
--image_dir=vqa/images/input/zh_val_0.jpg \
--vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf
```
运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下的`vqa`目录下存放可视化之后的图片，图片名和输入图片名一致。
\ No newline at end of file
ppstructure/docs/models_list.md → doc/ppstructure/models_list.md
浏览文件 @ 7f604d01
- [PP-Structure 系列模型列表](#pp-structure-系列模型列表)
- [1. LayoutParser 模型](#1-layoutparser-模型)
- [2. OCR和表格识别模型](#2-ocr和表格识别模型)
- [2.1 OCR](#21-ocr)
- [2.2 表格识别模型](#22-表格识别模型)
- [3. VQA模型](#3-vqa模型)
- [4. KIE模型](#4-kie模型)
# PP-Structure 系列模型列表 # PP-Structure 系列模型列表
- [1. 版面分析模型](#1)
- [2. OCR和表格识别模型](#2)
- [2.1 OCR](#21)
- [2.2 表格识别模型](#22)
- [3. VQA模型](#3)
- [4. KIE模型](#4)
## 1. LayoutParser 模型 <a name="1"></a>
## 1. 版面分析模型
|模型名称|模型简介|下载地址|label_map| |模型名称|模型简介|下载地址|label_map|
| --- | --- | --- | --- | | --- | --- | --- | --- |
...@@ -17,8 +17,10 @@ ...@@ -17,8 +17,10 @@
| ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_word | TableBank Word 数据集训练的版面分析模型，只能检测表格 | [推理模型](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/model/layout-parser/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_word.tar) | {0:"Table"}| | ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_word | TableBank Word 数据集训练的版面分析模型，只能检测表格 | [推理模型](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/model/layout-parser/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_word.tar) | {0:"Table"}|
| ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_latex | TableBank Latex 数据集训练的版面分析模型，只能检测表格 | [推理模型](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/model/layout-parser/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_latex.tar) | {0:"Table"}| | ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_latex | TableBank Latex 数据集训练的版面分析模型，只能检测表格 | [推理模型](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/model/layout-parser/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_latex.tar) | {0:"Table"}|
<a name="2"></a>
## 2. OCR和表格识别模型 ## 2. OCR和表格识别模型
<a name="21"></a>
### 2.1 OCR ### 2.1 OCR
|模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址| |模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址|
...@@ -28,12 +30,14 @@ ...@@ -28,12 +30,14 @@
如需要使用其他OCR模型，可以在 [PP-OCR model_list](../../doc/doc_ch/models_list.md) 下载模型或者使用自己训练好的模型配置到 `det_model_dir`, `rec_model_dir`两个字段即可。 如需要使用其他OCR模型，可以在 [PP-OCR model_list](../../doc/doc_ch/models_list.md) 下载模型或者使用自己训练好的模型配置到 `det_model_dir`, `rec_model_dir`两个字段即可。
<a name="22"></a>
### 2.2 表格识别模型 ### 2.2 表格识别模型
|模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址| |模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址|
| --- | --- | --- | --- | | --- | --- | --- | --- |
|en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure|PubLayNet数据集训练的英文表格场景的表格结构预测|18.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar) | |en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure|PubLayNet数据集训练的英文表格场景的表格结构预测|18.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar) |
<a name="3"></a>
## 3. VQA模型 ## 3. VQA模型
|模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址| |模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址|
...@@ -44,6 +48,7 @@ ...@@ -44,6 +48,7 @@
|re_LayoutLMv2_xfun_zh|基于LayoutLMv2在xfun中文数据集上训练的RE模型|765M|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutLMv2_xfun_zh.tar) | |re_LayoutLMv2_xfun_zh|基于LayoutLMv2在xfun中文数据集上训练的RE模型|765M|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutLMv2_xfun_zh.tar) |
|ser_LayoutLM_xfun_zh|基于LayoutLM在xfun中文数据集上训练的SER模型|430M|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutLM_xfun_zh.tar) | |ser_LayoutLM_xfun_zh|基于LayoutLM在xfun中文数据集上训练的SER模型|430M|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutLM_xfun_zh.tar) |
<a name="4"></a>
## 4. KIE模型 ## 4. KIE模型
|模型名称|模型简介|模型大小|下载地址| |模型名称|模型简介|模型大小|下载地址|
......
ppstructure/docs/quickstart.md → doc/ppstructure/quickstart.md
浏览文件 @ 7f604d01
# PP-Structure 快速开始 # PP-Structure 快速开始
- [PP-Structure 快速开始](#pp-structure-快速开始) - [1. 安装依赖包](#1)
- [1. 安装依赖包](#1-安装依赖包) - [2. 便捷使用](#2)
- [2. 便捷使用](#2-便捷使用) - [2.1 命令行使用](#21)
- [2.1 命令行使用](#21-命令行使用) - [2.1.1 版面分析+表格识别](#211)
- [2.2 Python脚本使用](#22-python脚本使用) - [2.1.2 DocVQA](#212)
- [2.3 返回结果说明](#23-返回结果说明) - [2.2 Python脚本使用](#22)
- [2.4 参数说明](#24-参数说明) - [2.2.1 版面分析+表格识别](#221)
- [3. Python脚本使用](#3-python脚本使用) - [2.2.2 DocVQA](#222)
- [2.3 返回结果说明](#23)
- [2.3.1 版面分析+表格识别](#231)
- [2.3.2 DocVQA](#232)
- [2.4 参数说明](#24)
<a name="1"></a>
## 1. 安装依赖包 ## 1. 安装依赖包
```bash ```bash
pip install "paddleocr>=2.3.0.2" # 推荐使用2.3.0.2+版本 # 安装 paddleocr，推荐使用2.3.0.2+版本
pip3 install "paddleocr>=2.3.0.2"
# 安装 版面分析依赖包layoutparser（如不需要版面分析功能，可跳过）
pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
# 安装 DocVQA依赖包paddlenlp（如不需要DocVQA功能，可跳过）
# 安装 PaddleNLP pip install paddlenlp
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP -b develop
cd PaddleNLP
pip3 install -e .
``` ```
<a name="2"></a>
## 2. 便捷使用 ## 2. 便捷使用
<a name="21"></a>
### 2.1 命令行使用 ### 2.1 命令行使用
* 版面分析+表格识别 <a name="211"></a>
#### 2.1.1 版面分析+表格识别
```bash ```bash
paddleocr --image_dir=../doc/table/1.png --type=structure paddleocr --image_dir=../doc/table/1.png --type=structure
``` ```
* VQA <a name="212"></a>
#### 2.1.2 DocVQA
请参考：[文档视觉问答](../vqa/README.md)。 请参考：[文档视觉问答](../vqa/README.md)。
<a name="22"></a>
### 2.2 Python脚本使用 ### 2.2 Python脚本使用
* 版面分析+表格识别 <a name="221"></a>
#### 2.2.1 版面分析+表格识别
```python ```python
import os import os
import cv2 import cv2
...@@ -64,14 +76,17 @@ im_show = Image.fromarray(im_show) ...@@ -64,14 +76,17 @@ im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg') im_show.save('result.jpg')
``` ```
* VQA <a name="222"></a>
#### 2.2.2 DocVQA
请参考：[文档视觉问答](../vqa/README.md)。 请参考：[文档视觉问答](../vqa/README.md)。
<a name="23"></a>
### 2.3 返回结果说明 ### 2.3 返回结果说明
PP-Structure的返回结果为一个dict组成的list，示例如下 PP-Structure的返回结果为一个dict组成的list，示例如下
* 版面分析+表格识别 <a name="231"></a>
#### 2.3.1 版面分析+表格识别
```shell ```shell
[ [
{ 'type': 'Text', { 'type': 'Text',
...@@ -89,7 +104,18 @@ dict 里各个字段说明如下 ...@@ -89,7 +104,18 @@ dict 里各个字段说明如下
|bbox|图片区域的在原图的坐标，分别[左上角x，左上角y，右下角x，右下角y]| |bbox|图片区域的在原图的坐标，分别[左上角x，左上角y，右下角x，右下角y]|
|res|图片区域的OCR或表格识别结果。<br> 表格: 表格的HTML字符串; <br> OCR: 一个包含各个单行文字的检测坐标和识别结果的元组| |res|图片区域的OCR或表格识别结果。<br> 表格: 表格的HTML字符串; <br> OCR: 一个包含各个单行文字的检测坐标和识别结果的元组|
* VQA 运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下有一个同名目录，图片里的每个表格会存储为一个excel，图片区域会被裁剪之后保存下来，excel文件和图片名为表格在图片里的坐标。
```
/output/table/1/
└─ res.txt
└─ [454, 360, 824, 658].xlsx 表格识别结果
└─ [16, 2, 828, 305].jpg 被裁剪出的图片区域
└─ [17, 361, 404, 711].xlsx 表格识别结果
```
<a name="232"></a>
#### 2.3.2 DocVQA
请参考：[文档视觉问答](../vqa/README.md)。 请参考：[文档视觉问答](../vqa/README.md)。
...@@ -109,51 +135,3 @@ dict 里各个字段说明如下 ...@@ -109,51 +135,3 @@ dict 里各个字段说明如下
| mode | pipeline预测模式，structure: 版面分析+表格识别; VQA: SER文档信息抽取 | structure | | mode | pipeline预测模式，structure: 版面分析+表格识别; VQA: SER文档信息抽取 | structure |
大部分参数和PaddleOCR whl包保持一致，见 [whl包文档](../../doc/doc_ch/whl.md) 大部分参数和PaddleOCR whl包保持一致，见 [whl包文档](../../doc/doc_ch/whl.md)
运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下有一个同名目录，图片里的每个表格会存储为一个excel，图片区域会被裁剪之后保存下来，excel文件和图片名名为表格在图片里的坐标。
## 3. Python脚本使用
* 版面分析+表格识别
```bash
cd ppstructure
# 下载模型
mkdir inference && cd inference
# 下载PP-OCRv2文本检测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar
# 下载PP-OCRv2文本识别模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar
# 下载超轻量级英文表格预测模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar && tar xf en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar
cd ..
python3 predict_system.py --det_model_dir=inference/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer \
--rec_model_dir=inference/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer \
--table_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer \
--image_dir=../doc/table/1.png \
--rec_char_dict_path=../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt \
--table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \
--output=../output/table \
--vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf
```
运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下的`talbe`目录下有一个同名目录，图片里的每个表格会存储为一个excel，图片区域会被裁剪之后保存下来，excel文件和图片名名为表格在图片里的坐标。
* VQA
```bash
cd ppstructure
# 下载模型
mkdir inference && cd inference
# 下载SER xfun 模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained.tar && tar xf PP-Layout_v1.0_ser_pretrained.tar
cd ..
python3 predict_system.py --model_name_or_path=vqa/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained/ \
--mode=vqa \
--image_dir=vqa/images/input/zh_val_0.jpg \
--vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf
```
运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下的`vqa`目录下存放可视化之后的图片，图片名和输入图片名一致。
Markdown is supported
0% 或 .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑！
想要评论请 注册 或