From 1d03fd33723b22b0150c645b16e114cbda5e1b3e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Leif <4603009@qq.com> Date: Thu, 11 Nov 2021 11:28:11 +0800 Subject: [PATCH] Update inference.md --- doc/doc_ch/inference.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/doc/doc_ch/inference.md b/doc/doc_ch/inference.md index d1bac940..4e0f1d13 100755 --- a/doc/doc_ch/inference.md +++ b/doc/doc_ch/inference.md @@ -288,7 +288,7 @@ Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_336.png:('super', 0.9999073) - 训练时采用的图像分辨率不同，训练上述模型采用的图像分辨率是[3，32，100]，而中文模型训练时，为了保证长文本的识别效果，训练时采用的图像分辨率是[3, 32, 320]。预测推理程序默认的的形状参数是训练中文采用的图像分辨率，即[3, 32, 320]。因此，这里推理上述英文模型时，需要通过参数rec_image_shape设置识别图像的形状。 -- 字符列表，DTRB论文中实验只是针对26个小写英文本母和10个数字进行实验，总共36个字符。所有大小字符都转成了小写字符，不在上面列表的字符都忽略，认为是空格。因此这里没有输入字符字典，而是通过如下命令生成字典。因此在推理时需要设置参数rec_char_dict_path，指定为英文字典"./ppocr/utils/ic15_dict.txt指定为英文"en"。 +- 字符列表，DTRB论文中实验只是针对26个小写英文本母和10个数字进行实验，总共36个字符。所有大小字符都转成了小写字符，不在上面列表的字符都忽略，认为是空格。因此这里没有输入字符字典，而是通过如下命令生成字典.因此在推理时需要设置参数rec_char_dict_path，指定为英文字典"./ppocr/utils/ic15_dict.txt"。 ``` self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" @@ -311,7 +311,7 @@ python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png 如果训练时修改了文本的字典，在使用inference模型预测时，需要通过`--rec_char_dict_path`指定使用的字典路径 ``` -python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="your text dict path" +python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="your text dict path" ``` @@ -320,7 +320,7 @@ python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words_en/word_336.png 需要通过 `--vis_font_path` 指定可视化的字体路径，`doc/fonts/` 路径下有默认提供的小语种字体，例如韩文识别： ``` -python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf" +python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="./doc/imgs_words/korean/1.jpg" --rec_model_dir="./your inference model" --rec_char_dict_path="ppocr/utils/dict/korean_dict.txt" --vis_font_path="doc/fonts/korean.ttf" ``` ![](../imgs_words/korean/1.jpg) @@ -388,7 +388,7 @@ python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --de 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_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt" ``` 执行命令后，识别结果图像如下： -- GitLab