PaddleOCR/docs/version3.x/module_usage/text_detection.md

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# 文本检测模块使用教程

## 一、概述
文本检测模块是OCR（光学字符识别）系统中的关键组成部分，负责在图像中定位和标记出包含文本的区域。该模块的性能直接影响到整个OCR系统的准确性和效率。文本检测模块通常会输出文本区域的边界框（Bounding Boxes），这些边界框将作为输入传递给文本识别模块进行后续处理。

## 二、支持模型列表


<table>
<thead>
<tr>
<th>模型</th><th>模型下载链接</th>
<th>检测Hmean（%）</th>
<th>GPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>CPU推理耗时（ms）<br/>[常规模式 / 高性能模式]</th>
<th>模型存储大小（M)</th>
<th>介绍</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>PP-OCRv5_server_det</td><td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv5_server_det_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv5_server_det_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>83.8</td>
<td>89.55 / 70.19</td>
<td>371.65 / 371.65</td>
<td>84.3</td>
<td>PP-OCRv5 的服务端文本检测模型，精度更高，适合在性能较好的服务器上部署</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv5_mobile_det</td><td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv5_mobile_det_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv5_mobile_det_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>79.0</td>
<td>8.79 / 3.13</td>
<td>51.00 / 28.58</td>
<td>4.7</td>
<td>PP-OCRv5 的移动端文本检测模型，效率更高，适合在端侧设备部署</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_server_det</td><td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv4_server_det_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv4_server_det_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>69.2</td>
<td>83.34 / 80.91</td>
<td>442.58 / 442.58</td>
<td>109</td>
<td>PP-OCRv4 的服务端文本检测模型，精度更高，适合在性能较好的服务器上部署</td>
</tr>
<tr>
<td>PP-OCRv4_mobile_det</td><td><a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv4_mobile_det_infer.tar">推理模型</a>/<a href="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv4_mobile_det_pretrained.pdparams">训练模型</a></td>
<td>63.8</td>
<td>8.79 / 3.13</td>
<td>51.00 / 28.58</td>
<td>4.7</td>
<td>PP-OCRv4 的移动端文本检测模型，效率更高，适合在端侧设备部署</td>
</tr>
</tbody>
</table>

<strong>测试环境说明:</strong>

  <ul>
      <li><b>性能测试环境</b>
          <ul>
              <li><strong>测试数据集：</strong>PaddleOCR3.0 全新构建多语种（包含中、繁、英、日），覆盖街景、网图、文档、手写、模糊、旋转、扭曲等多个场景的文本检测数据集，包含2677 张图片。</li>
              <li><strong>硬件配置：</strong>
                  <ul>
                      <li>GPU：NVIDIA Tesla T4</li>
                      <li>CPU：Intel Xeon Gold 6271C @ 2.60GHz</li>
                      <li>其他环境：Ubuntu 20.04 / cuDNN 8.6 / TensorRT 8.5.2.2</li>
                  </ul>
              </li>
          </ul>
      </li>
      <li><b>推理模式说明</b></li>
  </ul>

<table border="1">
    <thead>
        <tr>
            <th>模式</th>
            <th>GPU配置</th>
            <th>CPU配置</th>
            <th>加速技术组合</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td>常规模式</td>
            <td>FP32精度 / 无TRT加速</td>
            <td>FP32精度 / 8线程</td>
            <td>PaddleInference</td>
        </tr>
        <tr>
            <td>高性能模式</td>
            <td>选择先验精度类型和加速策略的最优组合</td>
            <td>FP32精度 / 8线程</td>
            <td>选择先验最优后端（Paddle/OpenVINO/TRT等）</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>

## 三、快速开始

> ❗ 在快速开始前，请先安装 PaddleOCR 的 wheel 包，详细请参考 [安装教程](../installation.md)。

使用一行命令即可快速体验：

```bash
paddleocr text_detection -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_001.png
```

您也可以将文本检测的模块中的模型推理集成到您的项目中。运行以下代码前，请您下载[示例图片](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_001.png)到本地。

```python
from paddleocr import TextDetection
model = TextDetection(model_name="PP-OCRv5_mobile_det")
output = model.predict("general_ocr_001.png", batch_size=1)
for res in output:
    res.print()
    res.save_to_img(save_path="./output/")
    res.save_to_json(save_path="./output/res.json")
```

运行后，得到的结果为：

```bash
{'res': {'input_path': 'general_ocr_001.png', 'page_index': None, 'dt_polys': array([[[ 75, 549],
        ...,
        [ 77, 586]],

       ...,

       [[ 37, 408],
        ...,
        [ 39, 453]]], dtype=int16), 'dt_scores': [0.832930755107492, 0.8186143846140158, 0.8591595100376676, 0.8718863959111733]}}
```

运行结果参数含义如下：
- `input_path`：表示输入待预测图像的路径
- `page_index`：如果输入是PDF文件，则表示当前是PDF的第几页，否则为 `None`
- `dt_polys`：表示预测的文本检测框，其中每个文本检测框包含一个四边形的四个顶点。其中每个顶点都是一个列表，分别表示该顶点的x坐标和y坐标
- `dt_scores`：表示预测的文本检测框的置信度

可视化图片如下：

<img src="https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/refs/heads/main/images/modules/text_det/general_ocr_001_res.png"/>

相关方法、参数等说明如下：

* `TextDetection`实例化文本检测模型（此处以`PP-OCRv5_mobile_det`为例），具体说明如下：
<table>
<thead>
<tr>
<th>参数</th>
<th>参数说明</th>
<th>参数类型</th>
<th>可选项</th>
<th>默认值</th>
</tr>
</thead>
<tr>
<td><code>model_name</code></td>
<td>模型名称</td>
<td><code>str</code></td>
<td>所有支持的文本检测模型名称</td>
<td>无</td>
</tr>
<tr>
<td><code>model_dir</code></td>
<td>模型存储路径</td>
<td><code>str</code></td>
<td>无</td>
<td>无</td>
</tr>
<tr>
<td><code>device</code></td>
<td>模型推理设备</td>
<td><code>str</code></td>
<td>支持指定GPU具体卡号，如“gpu:0”，其他硬件具体卡号，如“npu:0”，CPU如“cpu”。</td>
<td><code>gpu:0</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>limit_side_len</code></td>
<td>检测的图像边长限制</td>
<td><code>int/None</code></td>
<td>
<ul>
<li><b>int</b>: 大于0的任意整数</li></ul></td>

<td>None</td>
</tr>
<tr>
<td><code>limit_type</code></td>
<td>检测的图像边长限制,检测的边长限制类型 </td>
<td><code>str/None</code></td>
<td>
<ul>
<li><b>str</b>: 支持min和max. min表示保证图像最短边不小于det_limit_side_len, max: 表示保证图像最长边不大于limit_side_len。</li></ul></td>


<td>None</td>
</tr>
<tr>
<td><code>thresh</code></td>
<td>输出的概率图中，得分大于该阈值的像素点才会被认为是文字像素点 </td>
<td><code>float/None</code></td>
<td>
<ul>
<li><b>float</b>: 大于0的任意浮点数
</li></ul></td>

<td>None</td>
</tr>
<tr>
<td><code>box_thresh</code></td>
<td>检测结果边框内，所有像素点的平均得分大于该阈值时，该结果会被认为是文字区域 </td>
<td><code>float/None</code></td>
<td>
<ul>
<li><b>float</b>: 大于0的任意浮点数
</li></ul></td>

<td>None</td>
</tr>
<tr>
<td><code>unclip_ratio</code></td>
<td>Vatti clipping算法的扩张系数，使用该方法对文字区域进行扩张 </td>
<td><code>float/None</code></td>
<td>
<ul>
<li><b>float</b>: 大于0的任意浮点数
</li></ul></td>

<td>None</td>
</tr>
<tr>
<td><code>use_hpip</code></td>
<td>是否启用高性能推理插件</td>
<td><code>bool</code></td>
<td>无</td>
<td><code>False</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>hpi_config</code></td>
<td>高性能推理配置</td>
<td><code>dict</code> | <code>None</code></td>
<td>无</td>
<td><code>None</code></td>
</tr>
</table>

* 其中，`model_name` 必须指定，指定 `model_name` 后，默认使用 PaddleX 内置的模型参数，在此基础上，指定 `model_dir` 时，使用用户自定义的模型。

* 调用文本检测模型的 `predict()` 方法进行推理预测，该方法会返回一个结果列表。另外，本模块还提供了 `predict_iter()` 方法。两者在参数接受和结果返回方面是完全一致的，区别在于 `predict_iter()` 返回的是一个 `generator`，能够逐步处理和获取预测结果，适合处理大型数据集或希望节省内存的场景。可以根据实际需求选择使用这两种方法中的任意一种。`predict()` 方法参数有 `input`、 `batch_size`、 `limit_side_len`、 `limit_type`、 `thresh`、 `box_thresh`、 `max_candidates`、`unclip_ratio`和`use_dilation`，具体说明如下：

<table>
<thead>
<tr>
<th>参数</th>
<th>参数说明</th>
<th>参数类型</th>
<th>可选项</th>
<th>默认值</th>
</tr>
</thead>
<tr>
<td><code>input</code></td>
<td>待预测数据，支持多种输入类型</td>
<td><code>Python Var</code>/<code>str</code>/<code>dict</code>/<code>list</code></td>
<td>
<ul>
  <li><b>Python变量</b>，如<code>numpy.ndarray</code>表示的图像数据</li>
  <li><b>文件路径</b>，如图像文件的本地路径：<code>/root/data/img.jpg</code></li>
  <li><b>URL链接</b>，如图像文件的网络URL：<a href = "https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_001.png">示例</a></li>
  <li><b>本地目录</b>，该目录下需包含待预测数据文件，如本地路径：<code>/root/data/</code></li>
  <li><b>列表</b>，列表元素需为上述类型数据，如<code>[numpy.ndarray, numpy.ndarray]</code>，<code>["/root/data/img1.jpg", "/root/data/img2.jpg"]</code>，<code>["/root/data1", "/root/data2"]</code></li>
</ul>
</td>
<td>无</td>
</tr>
<tr>
<td><code>batch_size</code></td>
<td>批大小</td>
<td><code>int</code></td>
<td>大于0的任意整数</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<td><code>limit_side_len</code></td>
<td>检测的图像边长限制</td>
<td><code>int/None</code></td>
<td>
<ul>
<li><b>int</b>: 大于0的任意整数
<li><b>None</b>: 如果设置为None, 将默认使用模型初始化的该参数值</li></li></ul></td>

<td>None</td>
</tr>
<tr>
<td><code>limit_type</code></td>
<td>检测的图像边长限制,检测的边长限制类型 </td>
<td><code>str/None</code></td>
<td>
<ul>
<li><b>str</b>: 支持min和max. min表示保证图像最短边不小于det_limit_side_len, max: 表示保证图像最长边不大于limit_side_len
<li><b>None</b>: 如果设置为None, 将默认使用模型初始化的该参数值</li></li></ul></td>


<td>None</td>
</tr>
<tr>
<td><code>thresh</code></td>
<td>输出的概率图中，得分大于该阈值的像素点才会被认为是文字像素点 </td>
<td><code>float/None</code></td>
<td>
<ul>
<li><b>float</b>: 大于0的任意浮点数
<li><b>None</b>: 如果设置为None, 将默认使用模型初始化的该参数值</li></li></ul></td>

<td>None</td>
</tr>
<tr>
<td><code>box_thresh</code></td>
<td>检测结果边框内，所有像素点的平均得分大于该阈值时，该结果会被认为是文字区域 </td>
<td><code>float/None</code></td>
<td>
<ul>
<li><b>float</b>: 大于0的任意浮点数
<li><b>None</b>: 如果设置为None, 将默认使用模型初始化的该参数值</li></li></ul></td>

<td>None</td>
</tr>
<tr>
<td><code>unclip_ratio</code></td>
<td>Vatti clipping算法的扩张系数，使用该方法对文字区域进行扩张 </td>
<td><code>float/None</code></td>
<td>
<ul>
<li><b>float</b>: 大于0的任意浮点数
<li><b>None</b>: 如果设置为None, 将默认使用模型初始化的该参数值</li></li></ul></td>

<td>None</td>
</tr>
</table>

* 对预测结果进行处理，每个样本的预测结果均为对应的Result对象，且支持打印、保存为图片、保存为`json`文件的操作:

<table>
<thead>
<tr>
<th>方法</th>
<th>方法说明</th>
<th>参数</th>
<th>参数类型</th>
<th>参数说明</th>
<th>默认值</th>
</tr>
</thead>
<tr>
<td rowspan="3"><code>print()</code></td>
<td rowspan="3">打印结果到终端</td>
<td><code>format_json</code></td>
<td><code>bool</code></td>
<td>是否对输出内容进行使用 <code>JSON</code> 缩进格式化</td>
<td><code>True</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>indent</code></td>
<td><code>int</code></td>
<td>指定缩进级别，以美化输出的 <code>JSON</code> 数据，使其更具可读性，仅当 <code>format_json</code> 为 <code>True</code> 时有效</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<td><code>ensure_ascii</code></td>
<td><code>bool</code></td>
<td>控制是否将非 <code>ASCII</code> 字符转义为 <code>Unicode</code>。设置为 <code>True</code> 时，所有非 <code>ASCII</code> 字符将被转义；<code>False</code> 则保留原始字符，仅当<code>format_json</code>为<code>True</code>时有效</td>
<td><code>False</code></td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="3"><code>save_to_json()</code></td>
<td rowspan="3">将结果保存为json格式的文件</td>
<td><code>save_path</code></td>
<td><code>str</code></td>
<td>保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致</td>
<td>无</td>
</tr>
<tr>
<td><code>indent</code></td>
<td><code>int</code></td>
<td>指定缩进级别，以美化输出的 <code>JSON</code> 数据，使其更具可读性，仅当 <code>format_json</code> 为 <code>True</code> 时有效</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<td><code>ensure_ascii</code></td>
<td><code>bool</code></td>
<td>控制是否将非 <code>ASCII</code> 字符转义为 <code>Unicode</code>。设置为 <code>True</code> 时，所有非 <code>ASCII</code> 字符将被转义；<code>False</code> 则保留原始字符，仅当<code>format_json</code>为<code>True</code>时有效</td>
<td><code>False</code></td>
</tr>
<tr>
<td><code>save_to_img()</code></td>
<td>将结果保存为图像格式的文件</td>
<td><code>save_path</code></td>
<td><code>str</code></td>
<td>保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致</td>
<td>无</td>
</tr>
</table>

* 此外，也支持通过属性获取带结果的可视化图像和预测结果，具体如下：

<table>
<thead>
<tr>
<th>属性</th>
<th>属性说明</th>
</tr>
</thead>
<tr>
<td rowspan="1"><code>json</code></td>
<td rowspan="1">获取预测的<code>json</code>格式的结果</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1"><code>img</code></td>
<td rowspan="1">获取格式为<code>dict</code>的可视化图像</td>
</tr>
</table>

## 四、二次开发

如果以上模型在您的场景上效果仍然不理想，您可以尝试以下步骤进行二次开发，此处以训练 `PP-OCRv5_server_det` 举例，其他模型替换对应配置文件即可。首先，您需要准备文本检测的数据集，可以参考[文本检测 Demo 数据](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/data/ocr_det_dataset_examples.tar)的格式准备，准备好后，即可按照以下步骤进行模型训练和导出，导出后，可以将模型快速集成到上述 API 中。此处以文本检测 Demo 数据示例。在训练模型之前，请确保已经按照[安装文档](../installation.md)安装了 PaddleOCR 所需要的依赖。


### 4.1 数据集、预训练模型准备

#### 4.1.1 准备数据集

```shell
# 下载示例数据集
wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/data/ocr_det_dataset_examples.tar
tar -xf ocr_det_dataset_examples.tar
```

#### 4.1.2 下载预训练模型

```shell
# 下载 PP-OCRv5_server_det 预训练模型
wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv5_server_det_pretrained.pdparams 
```

### 4.2 模型训练

PaddleOCR 对代码进行了模块化，训练 `PP-OCRv5_server_det` 识别模型时需要使用 `PP-OCRv5_server_det` 的[配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml)。


训练命令如下：

```bash
#单卡训练 (默认训练方式)
python3 tools/train.py -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml \
    -o Global.pretrained_model=./PP-OCRv5_server_det_pretrained.pdparams \
    Train.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \
    Train.dataset.label_file_list=[./ocr_det_dataset_examples/train.txt] \
    Eval.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \
    Eval.dataset.label_file_list=[./ocr_det_dataset_examples/val.txt]

#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py \
    -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml \
    -o Global.pretrained_model=./PP-OCRv5_server_det_pretrained.pdparams \
    Train.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \
    Train.dataset.label_file_list=[./ocr_det_dataset_examples/train.txt] \
    Eval.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \
    Eval.dataset.label_file_list=[./ocr_det_dataset_examples/val.txt]
```

### 4.3 模型评估

您可以评估已经训练好的权重，如，`output/PP-OCRv5_server_det/best_accuracy.pdprams`，使用如下命令进行评估：

```bash
# 注意将pretrained_model的路径设置为本地路径。若使用自行训练保存的模型，请注意修改路径和文件名为{path/to/weights}/{model_name}。
 # demo 测试集评估
python3 tools/eval.py -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml \
    -o Global.pretrained_model=output/PP-OCRv5_server_det/best_accuracy.pdparams \
    Eval.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \
    Eval.dataset.label_file_list=[./ocr_det_dataset_examples/val.txt] 
```

### 4.4 模型导出

```bash
python3 tools/export_model.py -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml -o \
    Global.pretrained_model=output/PP-OCRv5_server_det/best_accuracy.pdparams \
    Global.save_inference_dir="./PP-OCRv5_server_det_infer/"
```

 导出模型后，静态图模型会存放于当前目录的`./PP-OCRv5_server_det_infer/`中，在该目录下，您将看到如下文件：
 ```
 ./PP-OCRv5_server_det_infer/
 ├── inference.json
 ├── inference.pdiparams
 ├── inference.yml
 ```
至此，二次开发完成，该静态图模型可以直接集成到 PaddleOCR 的 API 中。

## 五、FAQ

- 通过参数`limit_type`和`limit_side_len`来对图片的尺寸进行限制，`limit_type`可选参数为[`max`, `min`]，`limit_side_len` 为正整数，一般设置为 32 的倍数，比如 960。
如果输入图形分辨率不大，建议使用`limit_type=min` 和 `limit_side_len=960` 节省计算资源的同时能获得最佳检测效果。如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以设置 `limit_side_len` 为想要的值，比如 1216。