提交 c0b04955 编写于 作者: T tink2123

update result

上级 6077d952
......@@ -6,7 +6,6 @@ PaddleOCR提供2种服务部署方式:
- 基于PaddleHub Serving的部署:代码路径为"`./deploy/hubserving`",使用方法参考[文档](../../deploy/hubserving/readme.md)
- 基于PaddleServing的部署:代码路径为"`./deploy/pdserving`",按照本教程使用。
* AIStudio演示案例可参考 [基于PaddleServing的OCR服务化部署实战](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3630726)
# 基于PaddleServing的服务部署
......@@ -19,6 +18,8 @@ PaddleOCR提供2种服务部署方式:
更多有关PaddleServing服务化部署框架介绍和使用教程参考[文档](https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/README_CN.md)
AIStudio演示案例可参考 [基于PaddleServing的OCR服务化部署实战](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3630726)
## 目录
- [环境准备](#环境准备)
- [模型转换](#模型转换)
......@@ -135,7 +136,7 @@ python3 -m paddle_serving_client.convert --dirname ./ch_PP-OCRv2_rec_infer/ \
python3 pipeline_http_client.py
```
成功运行后,模型预测的结果会打印在cmd窗口中,结果示例为:
![](./imgs/results.png)
![](./imgs/pipeline_result.png)
调整 config.yml 中的并发个数获得最大的QPS, 一般检测和识别的并发数为2:1
```
......
......@@ -34,12 +34,16 @@ test_img_dir = args.image_dir
for idx, img_file in enumerate(os.listdir(test_img_dir)):
with open(os.path.join(test_img_dir, img_file), 'rb') as file:
image_data1 = file.read()
print('{}{}{}'.format('*' * 10, img_file, '*' * 10))
image = cv2_to_base64(image_data1)
for i in range(1):
data = {"key": ["image"], "value": [image]}
r = requests.post(url=url, data=json.dumps(data))
print(r.json())
all_result = r.json()["value"][0]
for item in eval(all_result):
print(item)
#print("len result:", len(result))
#print(eval(result[0]))
print("==> total number of test imgs: ", len(os.listdir(test_img_dir)))
Markdown is supported
0% .
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