Make ocr model support for variable height. (#3114)

Make support for variable height.
1. Fix readme in ocr model.
2. Fix data reader to support variable shape of input.

PaddleCV/ocr_recognition/README.md

@@ -75,9 +75,9 @@
 
 在训练时，我们通过选项`--train_images` 和 `--train_list` 分别设置准备好的`train_images` 和`train_list`。
 
+在`data_reader.py`中，会按照用户设置的`DATA_SHAPE`调整训练数据的高度。用户可以根据自己准备的训练数据，设置合适的`DATA_SHAPE`。如果使用默认的示例数据，则使用默认的`DATA_SHAPE`即可。
 
->**注：** 如果`--train_images` 和 `--train_list`都未设置或设置为None， reader.py会自动下载使用[示例数据](http://paddle-ocr-data.bj.bcebos.com/data.tar.gz)，并将其缓存到`$HOME/.cache/paddle/dataset/ctc_data/data/` 路径下。
-
+>**注：** 如果`--train_images` 和 `--train_list`都未设置或设置为None， data_reader.py会自动下载使用[示例数据](http://paddle-ocr-data.bj.bcebos.com/data.tar.gz)，并将其缓存到`$HOME/.cache/paddle/dataset/ctc_data/data/` 路径下。
 
 **B. 测试集和评估集**
 
@@ -85,6 +85,8 @@
 在训练阶段，测试集的路径通过train.py的选项`--test_images` 和 `--test_list` 来设置。
 在评估时，评估集的路径通过eval.py的选项`--input_images_dir` 和`--input_images_list` 来设置。
 
+在`data_reader.py`中，会按照用户设置的`DATA_SHAPE`调整测试图像的高度，所以测试图像可以有不同高度。但是，`DATA_SHAPE`需要和训练模型时保持严格一致。
+
 **C. 待预测数据集**
 
 预测支持三种形式的输入：
@@ -108,6 +110,8 @@ data/test_images/00003.jpg
 
 第三种：从stdin读入一张图片的path，然后进行一次inference.
 
+在`data_reader.py`中，会按照用户设置的`DATA_SHAPE`调整预测图像的高度，所以预测图像可以有不同高度。但是，`DATA_SHAPE`需要和训练模型时保持严格一致。
+
 ## 模型训练与预测
 
 ### 训练

PaddleCV/ocr_recognition/data_reader.py

@@ -136,10 +136,10 @@ class DataGenerator(object):
 
                         label = [int(c) for c in items[-1].split(',')]
                         img = Image.open(os.path.join(img_root_dir, items[
-                            2])).convert('L')  #zhuanhuidu
+                            2])).convert('L')
                         if j == 0:
                             sz = img.size
-                        img = img.resize((sz[0], sz[1]))
+                        img = img.resize((sz[0], DATA_SHAPE[1]))
                         img = np.array(img) - 127.5
                         img = img[np.newaxis, ...]
                         if self.model == "crnn_ctc":
@@ -171,6 +171,8 @@ class DataGenerator(object):
                 label = [int(c) for c in items[-1].split(',')]
                 img = Image.open(os.path.join(img_root_dir, items[2])).convert(
                     'L')
+
+                img = img.resize((img.size[0], DATA_SHAPE[1])) # resize height
                 img = np.array(img) - 127.5
                 img = img[np.newaxis, ...]
                 if self.model == "crnn_ctc":
@@ -207,6 +209,7 @@ class DataGenerator(object):
                     else:
                         img_path = line.strip("\t\n\r")
                     img = Image.open(img_path).convert('L')
+                    img = img.resize((img.size[0], DATA_SHAPE[1])) # resize height
                     img = np.array(img) - 127.5
                     img = img[np.newaxis, ...]
                     label = [int(c) for c in line.split(' ')[3].split(',')]
@@ -225,6 +228,7 @@ class DataGenerator(object):
                 while True:
                     img_path = input("Please input the path of image: ")
                     img = Image.open(img_path).convert('L')
+                    img = img.resize((img.size[0], DATA_SHAPE[1])) # resize height
                     img = np.array(img) - 127.5
                     img = img[np.newaxis, ...]
                     yield img, [[0]]