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邱崇源
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0c3b5d8e
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8月 18, 2020
作者:
L
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fix bug in predict_det for sast & update docs
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2 changed file
with
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and
4 deletion
+21
-4
doc/doc_ch/inference.md
doc/doc_ch/inference.md
+5
-1
tools/infer/predict_det.py
tools/infer/predict_det.py
+16
-3
未找到文件。
doc/doc_ch/inference.md
浏览文件 @
0c3b5d8e
...
@@ -296,7 +296,11 @@ python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model
...
@@ -296,7 +296,11 @@ python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/2.jpg" --det_model
<a
name=
"其他模型推理"
></a>
<a
name=
"其他模型推理"
></a>
### 2. 其他模型推理
### 2. 其他模型推理
如果想尝试使用其他检测算法或者识别算法,请参考上述文本检测模型推理和文本识别模型推理,更新相应配置和模型,下面给出基于EAST文本检测和STAR-Net文本识别执行命令:
如果想尝试使用其他检测算法或者识别算法,请参考上述文本检测模型推理和文本识别模型推理,更新相应配置和模型。
**注意:由于检测框矫正逻辑的局限性,SAST弯曲文本检测模型(即,使用参数`--det_sast_polygon=True`时)暂时无法用来模型串联。**
下面给出基于EAST文本检测和STAR-Net文本识别执行命令:
```
```
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/" --det_algorithm="EAST" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/" --det_algorithm="EAST" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
...
...
tools/infer/predict_det.py
浏览文件 @
0c3b5d8e
...
@@ -58,7 +58,8 @@ class TextDetector(object):
...
@@ -58,7 +58,8 @@ class TextDetector(object):
self
.
preprocess_op
=
SASTProcessTest
(
preprocess_params
)
self
.
preprocess_op
=
SASTProcessTest
(
preprocess_params
)
postprocess_params
[
"score_thresh"
]
=
args
.
det_sast_score_thresh
postprocess_params
[
"score_thresh"
]
=
args
.
det_sast_score_thresh
postprocess_params
[
"nms_thresh"
]
=
args
.
det_sast_nms_thresh
postprocess_params
[
"nms_thresh"
]
=
args
.
det_sast_nms_thresh
if
args
.
det_sast_polygon
:
self
.
det_sast_polygon
=
args
.
det_sast_polygon
if
self
.
det_sast_polygon
:
postprocess_params
[
"sample_pts_num"
]
=
6
postprocess_params
[
"sample_pts_num"
]
=
6
postprocess_params
[
"expand_scale"
]
=
1.2
postprocess_params
[
"expand_scale"
]
=
1.2
postprocess_params
[
"shrink_ratio_of_width"
]
=
0.2
postprocess_params
[
"shrink_ratio_of_width"
]
=
0.2
...
@@ -99,7 +100,7 @@ class TextDetector(object):
...
@@ -99,7 +100,7 @@ class TextDetector(object):
return
rect
return
rect
def
clip_det_res
(
self
,
points
,
img_height
,
img_width
):
def
clip_det_res
(
self
,
points
,
img_height
,
img_width
):
for
pno
in
range
(
4
):
for
pno
in
range
(
points
.
shape
[
0
]
):
points
[
pno
,
0
]
=
int
(
min
(
max
(
points
[
pno
,
0
],
0
),
img_width
-
1
))
points
[
pno
,
0
]
=
int
(
min
(
max
(
points
[
pno
,
0
],
0
),
img_width
-
1
))
points
[
pno
,
1
]
=
int
(
min
(
max
(
points
[
pno
,
1
],
0
),
img_height
-
1
))
points
[
pno
,
1
]
=
int
(
min
(
max
(
points
[
pno
,
1
],
0
),
img_height
-
1
))
return
points
return
points
...
@@ -118,6 +119,15 @@ class TextDetector(object):
...
@@ -118,6 +119,15 @@ class TextDetector(object):
dt_boxes
=
np
.
array
(
dt_boxes_new
)
dt_boxes
=
np
.
array
(
dt_boxes_new
)
return
dt_boxes
return
dt_boxes
def
filter_tag_det_res_only_clip
(
self
,
dt_boxes
,
image_shape
):
img_height
,
img_width
=
image_shape
[
0
:
2
]
dt_boxes_new
=
[]
for
box
in
dt_boxes
:
box
=
self
.
clip_det_res
(
box
,
img_height
,
img_width
)
dt_boxes_new
.
append
(
box
)
dt_boxes
=
np
.
array
(
dt_boxes_new
)
return
dt_boxes
def
__call__
(
self
,
img
):
def
__call__
(
self
,
img
):
ori_im
=
img
.
copy
()
ori_im
=
img
.
copy
()
im
,
ratio_list
=
self
.
preprocess_op
(
img
)
im
,
ratio_list
=
self
.
preprocess_op
(
img
)
...
@@ -145,7 +155,10 @@ class TextDetector(object):
...
@@ -145,7 +155,10 @@ class TextDetector(object):
dt_boxes_list
=
self
.
postprocess_op
(
outs_dict
,
[
ratio_list
])
dt_boxes_list
=
self
.
postprocess_op
(
outs_dict
,
[
ratio_list
])
dt_boxes
=
dt_boxes_list
[
0
]
dt_boxes
=
dt_boxes_list
[
0
]
# dt_boxes = self.filter_tag_det_res(dt_boxes, ori_im.shape)
if
self
.
det_algorithm
==
"SAST"
and
self
.
det_sast_polygon
:
dt_boxes
=
self
.
filter_tag_det_res_only_clip
(
dt_boxes
,
ori_im
.
shape
)
else
:
dt_boxes
=
self
.
filter_tag_det_res
(
dt_boxes
,
ori_im
.
shape
)
elapse
=
time
.
time
()
-
starttime
elapse
=
time
.
time
()
-
starttime
return
dt_boxes
,
elapse
return
dt_boxes
,
elapse
...
...
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