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# 基于Python预测引擎推理
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- [版面分析+表格识别](#1)
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- [DocVQA](#2)
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<a name="1"></a>
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## 1. 版面分析+表格识别
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```bash
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cd ppstructure
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# 下载模型
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mkdir inference && cd inference
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# 下载PP-OCRv2文本检测模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer.tar
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# 下载PP-OCRv2文本识别模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar && tar xf ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar
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# 下载超轻量级英文表格预测模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar && tar xf en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar
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cd ..
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python3 predict_system.py --det_model_dir=inference/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer \
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--rec_model_dir=inference/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer \
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--table_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer \
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--image_dir=../doc/table/1.png \
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--rec_char_dict_path=../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt \
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--table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \
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--output=../output/table \
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--vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf
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```
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运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下的`talbe`目录下有一个同名目录，图片里的每个表格会存储为一个excel，图片区域会被裁剪之后保存下来，excel文件和图片名名为表格在图片里的坐标。
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<a name="2"></a>
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## 2. DocVQA
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```bash
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cd ppstructure
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# 下载模型
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mkdir inference && cd inference
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# 下载SER xfun 模型并解压
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained.tar && tar xf PP-Layout_v1.0_ser_pretrained.tar
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cd ..
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python3 predict_system.py --model_name_or_path=vqa/PP-Layout_v1.0_ser_pretrained/ \
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--mode=vqa \
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--image_dir=vqa/images/input/zh_val_0.jpg \
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--vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf
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```
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运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的目录下的`vqa`目录下存放可视化之后的图片，图片名和输入图片名一致。
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