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99a686e4
编写于
11月 30, 2020
作者:
Z
zhoujun
提交者:
GitHub
12月 01, 2020
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差异文件
hide argparse when use whl by python (#1287)
* hide argparse when use whl by python * set use_angle_cls defalut valut to false
上级
7ed238f7
变更
2
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
2 changed file
with
5 addition
and
5 deletion
+5
-5
paddleocr.py
paddleocr.py
+4
-4
setup.py
setup.py
+1
-1
未找到文件。
paddleocr.py
浏览文件 @
99a686e4
...
...
@@ -117,13 +117,13 @@ def maybe_download(model_storage_directory, url):
os
.
remove
(
tmp_path
)
def
parse_args
():
def
parse_args
(
add_help
=
True
):
import
argparse
def
str2bool
(
v
):
return
v
.
lower
()
in
(
"true"
,
"t"
,
"1"
)
parser
=
argparse
.
ArgumentParser
()
parser
=
argparse
.
ArgumentParser
(
add_help
=
add_help
)
# params for prediction engine
parser
.
add_argument
(
"--use_gpu"
,
type
=
str2bool
,
default
=
True
)
parser
.
add_argument
(
"--ir_optim"
,
type
=
str2bool
,
default
=
True
)
...
...
@@ -170,7 +170,7 @@ def parse_args():
parser
.
add_argument
(
"--lang"
,
type
=
str
,
default
=
'ch'
)
parser
.
add_argument
(
"--det"
,
type
=
str2bool
,
default
=
True
)
parser
.
add_argument
(
"--rec"
,
type
=
str2bool
,
default
=
True
)
parser
.
add_argument
(
"--use_angle_cls"
,
type
=
str2bool
,
default
=
Tru
e
)
parser
.
add_argument
(
"--use_angle_cls"
,
type
=
str2bool
,
default
=
Fals
e
)
return
parser
.
parse_args
()
...
...
@@ -181,7 +181,7 @@ class PaddleOCR(predict_system.TextSystem):
args:
**kwargs: other params show in paddleocr --help
"""
postprocess_params
=
parse_args
()
postprocess_params
=
parse_args
(
add_help
=
False
)
postprocess_params
.
__dict__
.
update
(
**
kwargs
)
self
.
use_angle_cls
=
postprocess_params
.
use_angle_cls
lang
=
postprocess_params
.
lang
...
...
setup.py
浏览文件 @
99a686e4
...
...
@@ -32,7 +32,7 @@ setup(
package_dir
=
{
'paddleocr'
:
''
},
include_package_data
=
True
,
entry_points
=
{
"console_scripts"
:
[
"paddleocr= paddleocr.paddleocr:main"
]},
version
=
'1.1.
1
'
,
version
=
'1.1.
2
'
,
install_requires
=
requirements
,
license
=
'Apache License 2.0'
,
description
=
'Awesome OCR toolkits based on PaddlePaddle (8.6M ultra-lightweight pre-trained model, support training and deployment among server, mobile, embeded and IoT devices'
,
...
...
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