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# PP-ShiTu Whl 使用说明
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PaddleClas 支持 Python Whl 包方式进行预测。
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## 目录
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<a name="1"></a>
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## 1. 安装 paddleclas
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* **[推荐]** 直接 pip 安装：
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```bash
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pip3 install paddleclas
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```
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* 如需使用 PaddleClas develop 分支体验最新功能，或是需要基于 PaddleClas 进行二次开发，请本地构建安装：
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```bash
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python3 setup.py install
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```
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<a name="2"></a>
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## 2. 快速开始
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<a name="2.1"></a>
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### 2.1 构建索引库
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下载demo数据集，命令如下：
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```shell
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# 下载 demo 数据并解压
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wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/drink_dataset_v2.0.tar && tar -xf drink_dataset_v2.0.tar
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```
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解压完毕后，`drink_dataset_v2.0/` 文件夹下应有如下文件结构：
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```log
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├── drink_dataset_v2.0/
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│ ├── gallery/
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│ ├── index/
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│ ├── index_all/
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│ └── test_images/
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├── ...
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```
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其中 `gallery` 文件夹中存放的是用于构建索引库的原始图像，`index` 表示基于原始图像构建得到的索引库信息，`test_images` 文件夹中存放的是用于测试识别效果的图像列表。
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**在Python代码中构建索引库**
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```python
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from paddleclas import PaddleClas
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build = PaddleClas(
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build_gallery=True,
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gallery_image_root='./drink_dataset_v2.0/gallery/',
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gallery_data_file='./drink_dataset_v2.0/gallery/drink_label.txt',
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index_dir='./drink_dataset_v2.0/index')
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```
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参数说明：
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- build_gallery：是否使用索引库构建模式，默认为`False`。
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- gallery_image_root：构建索引库使用的`gallery`图像地址。
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- gallery_data_file：构建索引库图像的真值文件。
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- index_dir：索引库存放地址。
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**在命令行中构建索引库**
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```shell
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paddleclas --build_gallery=True --model_name="PP-ShiTuV2" \
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-o IndexProcess.image_root=./drink_dataset_v2.0/gallery/ \
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-o IndexProcess.index_dir=./drink_dataset_v2.0/index \
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-o IndexProcess.data_file=./drink_dataset_v2.0/gallery/drink_label.txt
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```
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其中参数`build_gallery(bool)`控制是否使用索引库构建模式，默认为`False`。
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同时可以通过`-o`指令更改构建索引库使用的配置，字段说明如下：
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- IndexProcess.image_root(str): 构建索引库使用的`gallery`图像地址。
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- IndexProcess.index_dir(str): 索引库存放地址。
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- IndexProcess.data_file(str): 构建索引库图像的真值文件。
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<a name="2.2"></a>
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### 2.2 瓶装饮料识别
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体验瓶装饮料识别，对图像`./drink_dataset_v2.0/test_images/100.jpeg`进行识别与检索。
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待检索图像如下：
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**在Python代码中进行识别和检索**
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```python
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from paddleclas import PaddleClas
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clas = PaddleClas(model_name='PP-ShiTuV2',
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index_dir='./drink_dataset_v2.0/index')
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infer_imgs='./drink_dataset_v2.0/test_images/100.jpeg'
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result=clas.predict(infer_imgs, predict_type='shitu')
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print(next(result))
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```
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参数说明：
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- model_name(str):用于检索和识别的模型。
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- index_dir(str):用于检索的索引库地址。
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最终输出结果如下：
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```
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[{'bbox': [437, 71, 660, 728], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.7740249}, {'bbox': [221, 72, 449, 701], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.6950992}, {'bbox': [794, 104, 979, 652], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.6305153}]
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```
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**在命令行中进行识别和检索**
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```shell
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paddleclas --model_name=PP-ShiTuV2 --predict_type=shitu \
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-o Global.infer_imgs='./drink_dataset_v2.0/test_images/100.jpeg' \
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-o IndexProcess.index_dir='./drink_dataset_v2.0/index'
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```
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其中参数`model_name`为用于检索和识别的模型、`predict_type`设置为'shitu'模式。
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同时可以通过`-o`指令更改检索图像以及索引库，字段说明如下：
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- Global.infer_imgs(str)：待检索图像地址。
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- IndexProcess.index_dir(str): 索引库存放地址。
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最终输出结果如下：
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```
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[{'bbox': [437, 71, 660, 728], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.7740249}, {'bbox': [221, 72, 449, 701], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.6950992}, {'bbox': [794, 104, 979, 652], 'rec_docs': '元气森林', 'rec_scores': 0.6305153}], filename: ./drink_dataset_v2.0/test_images/100.jpeg
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```
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