update
MissPenguin
parent
818908a719
commit
7f604d0134
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@ -75,12 +75,15 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
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更多模型下载（包括多语言），可以参考[PP-Structure 系列模型下载](./doc/ppstructure/models_list.md)
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## 文档教程
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- [运行环境准备](./doc/doc_ch/environment.md)
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- [快速开始（中英文/多语言/文档分析）](./doc/doc_ch/quickstart.md)
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- [PP-OCR文本检测识别🔥](./doc/doc_ch/ppocr_introduction.md)
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- [快速开始](./doc/doc_ch/quickstart.md)
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- [模型库](./doc/doc_ch/models_list.md)
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- [模型训练](./doc/doc_ch/training.md)
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- [文本检测](./doc/doc_ch/detection.md)
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@ -98,14 +101,16 @@ PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力
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- [Paddle2ONNX模型转化与预测](./deploy/paddle2onnx/readme.md)
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- [Benchmark](./doc/doc_ch/benchmark.md)
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- [PP-Structure文档分析🔥](./ppstructure/README_ch.md)
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- [模型库](./doc/doc_ch/models_list_structrure.md)
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||||
- [快速开始](./doc/ppstructure/quickstart.md)
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||||
- [模型库](./doc/ppstructure/models_list.md)
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||||
- [模型训练](./doc/doc_ch/training.md)
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- [版面分析](./ppstructure/layout/README_ch.md)
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- [表格识别](./ppstructure/table/README_ch.md)
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- [关键信息提取](./ppstructure/docs/kie.md)
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- [关键信息提取](./doc/ppstructure/kie.md)
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- [DocVQA](./ppstructure/docs/kie.md)
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- [推理部署](./deploy/readme_ch.md)
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||||
- [基于Python预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference_ppstructure.md)
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- [基于C++预测引擎推理](./doc/doc_ch/inference_ppstructure.md)
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- [服务化部署](./deploy/pdserving/README_CN.md)
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||||
- [前沿算法与模型🚀](./doc/doc_ch/algorithm.md)
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||||
- [文本检测算法](./doc/doc_ch/algorithm_overview.md#11-%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A3%80%E6%B5%8B%E7%AE%97%E6%B3%95)
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@ -1,4 +1,4 @@
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# PaddleOCR快速开始
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# PaddleOCR 快速开始
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- [1. 安装](#1)
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- [1.1 安装PaddlePaddle](#11)
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@ -45,15 +45,7 @@
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pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本
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```
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- 对于Windows环境用户：
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直接通过pip安装的shapely库可能出现`[winRrror 126] 找不到指定模块的问题`。建议从[这里](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely)下载shapely安装包完成安装，
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- 使用**版面分析**功能时，运行以下命令**安装 Layout-Parser**
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```bash
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pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
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```
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||||
- 对于Windows环境用户：直接通过pip安装的shapely库可能出现`[winRrror 126] 找不到指定模块的问题`。建议从[这里](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely)下载shapely安装包完成安装。
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<a name="2"></a>
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@ -155,57 +147,7 @@ paddleocr --image_dir ./imgs_en/254.jpg --lang=en
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全部语种及其对应的缩写列表可查看[多语言模型教程](./multi_languages.md)
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<a name="213"></a>
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#### 2.1.3 版面分析
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版面分析是指对文档图片中的文字、标题、列表、图片和表格5类区域进行划分。对于前三类区域，直接使用OCR模型完成对应区域文字检测与识别，并将结果保存在txt中。对于表格类区域，经过表格结构化处理后，表格图片转换为相同表格样式的Excel文件。图片区域会被单独裁剪成图像。
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使用PaddleOCR的版面分析功能，需要指定`--type=structure`
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```bash
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paddleocr --image_dir=./table/1.png --type=structure
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```
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- **返回结果说明**
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PP-Structure的返回结果为一个dict组成的list，示例如下
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```shell
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[{ 'type': 'Text',
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'bbox': [34, 432, 345, 462],
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||||
'res': ([[36.0, 437.0, 341.0, 437.0, 341.0, 446.0, 36.0, 447.0], [41.0, 454.0, 125.0, 453.0, 125.0, 459.0, 41.0, 460.0]],
|
||||
[('Tigure-6. The performance of CNN and IPT models using difforen', 0.90060663), ('Tent ', 0.465441)])
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}
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]
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```
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其中各个字段说明如下
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| 字段 | 说明 |
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| ---- | ------------------------------------------------------------ |
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| type | 图片区域的类型 |
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| bbox | 图片区域的在原图的坐标，分别[左上角x，左上角y，右下角x，右下角y] |
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| res | 图片区域的OCR或表格识别结果。<br>表格: 表格的HTML字符串; <br>OCR: 一个包含各个单行文字的检测坐标和识别结果的元组 |
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运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的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文件和图片名为表格在图片里的坐标。
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```
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/output/table/1/
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└─ res.txt
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└─ [454, 360, 824, 658].xlsx 表格识别结果
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└─ [16, 2, 828, 305].jpg 被裁剪出的图片区域
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||||
└─ [17, 361, 404, 711].xlsx 表格识别结果
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```
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||||
- **参数说明**
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| 字段 | 说明 | 默认值 |
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| --------------- | ---------------------------------------- | -------------------------------------------- |
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| output | excel和识别结果保存的地址 | ./output/table |
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| table_max_len | 表格结构模型预测时，图像的长边resize尺度 | 488 |
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| table_model_dir | 表格结构模型 inference 模型地址 | None |
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| table_char_type | 表格结构模型所用字典地址 | ../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt |
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大部分参数和paddleocr whl包保持一致，见 [whl包文档](./whl.md)
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@ -291,4 +233,4 @@ im_show.save('result.jpg')
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通过本节内容，相信您已经熟练掌握PaddleOCR whl包的使用方法并获得了初步效果。
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PaddleOCR是一套丰富领先实用的OCR工具库，打通数据、模型训练、压缩和推理部署全流程，因此在[下一节](./paddleOCR_overview.md)中我们将首先为您介绍PaddleOCR的全景图，然后克隆PaddleOCR项目，正式开启PaddleOCR的应用之旅。
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||||
PaddleOCR是一套丰富领先实用的OCR工具库，打通数据、模型训练、压缩和推理部署全流程，您可以参考[文档教程](../../README_ch.md#文档教程)，正式开启PaddleOCR的应用之旅。
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Before Width: | Height: | Size: 208 KiB After Width: | Height: | Size: 208 KiB |
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@ -0,0 +1,50 @@
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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
|
||||
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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@ -1,15 +1,15 @@
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|||
- [PP-Structure 系列模型列表](#pp-structure-系列模型列表)
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||||
- [1. LayoutParser 模型](#1-layoutparser-模型)
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||||
- [2. OCR和表格识别模型](#2-ocr和表格识别模型)
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||||
- [2.1 OCR](#21-ocr)
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||||
- [2.2 表格识别模型](#22-表格识别模型)
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||||
- [3. VQA模型](#3-vqa模型)
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||||
- [4. KIE模型](#4-kie模型)
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||||
# PP-Structure 系列模型列表
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- [1. 版面分析模型](#1)
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||||
- [2. OCR和表格识别模型](#2)
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||||
- [2.1 OCR](#21)
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||||
- [2.2 表格识别模型](#22)
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||||
- [3. VQA模型](#3)
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||||
- [4. KIE模型](#4)
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## 1. LayoutParser 模型
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<a name="1"></a>
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## 1. 版面分析模型
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|模型名称|模型简介|下载地址|label_map|
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| --- | --- | --- | --- |
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@ -17,8 +17,10 @@
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|||
| ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_word | TableBank Word 数据集训练的版面分析模型，只能检测表格 | [推理模型](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/model/layout-parser/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_word.tar) | {0:"Table"}|
|
||||
| ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_latex | TableBank Latex 数据集训练的版面分析模型，只能检测表格 | [推理模型](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/model/layout-parser/ppyolov2_r50vd_dcn_365e_tableBank_latex.tar) | {0:"Table"}|
|
||||
|
||||
<a name="2"></a>
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||||
## 2. OCR和表格识别模型
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||||
<a name="21"></a>
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||||
### 2.1 OCR
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||||
|模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址|
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@ -28,12 +30,14 @@
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|||
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如需要使用其他OCR模型，可以在 [PP-OCR model_list](../../doc/doc_ch/models_list.md) 下载模型或者使用自己训练好的模型配置到 `det_model_dir`, `rec_model_dir`两个字段即可。
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||||
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||||
<a name="22"></a>
|
||||
### 2.2 表格识别模型
|
||||
|
||||
|模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址|
|
||||
| --- | --- | --- | --- |
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||||
|en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure|PubLayNet数据集训练的英文表格场景的表格结构预测|18.6M|[推理模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer.tar) / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.1/table/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_train.tar) |
|
||||
|
||||
<a name="3"></a>
|
||||
## 3. VQA模型
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||||
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||||
|模型名称|模型简介|推理模型大小|下载地址|
|
||||
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@ -44,6 +48,7 @@
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|||
|re_LayoutLMv2_xfun_zh|基于LayoutLMv2在xfun中文数据集上训练的RE模型|765M|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/re_LayoutLMv2_xfun_zh.tar) |
|
||||
|ser_LayoutLM_xfun_zh|基于LayoutLM在xfun中文数据集上训练的SER模型|430M|[推理模型 coming soon]() / [训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/pplayout/ser_LayoutLM_xfun_zh.tar) |
|
||||
|
||||
<a name="4"></a>
|
||||
## 4. KIE模型
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||||
|
||||
|模型名称|模型简介|模型大小|下载地址|
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||||
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@ -1,43 +1,55 @@
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|||
# PP-Structure 快速开始
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||||
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||||
- [PP-Structure 快速开始](#pp-structure-快速开始)
|
||||
- [1. 安装依赖包](#1-安装依赖包)
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||||
- [2. 便捷使用](#2-便捷使用)
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||||
- [2.1 命令行使用](#21-命令行使用)
|
||||
- [2.2 Python脚本使用](#22-python脚本使用)
|
||||
- [2.3 返回结果说明](#23-返回结果说明)
|
||||
- [2.4 参数说明](#24-参数说明)
|
||||
- [3. Python脚本使用](#3-python脚本使用)
|
||||
- [1. 安装依赖包](#1)
|
||||
- [2. 便捷使用](#2)
|
||||
- [2.1 命令行使用](#21)
|
||||
- [2.1.1 版面分析+表格识别](#211)
|
||||
- [2.1.2 DocVQA](#212)
|
||||
- [2.2 Python脚本使用](#22)
|
||||
- [2.2.1 版面分析+表格识别](#221)
|
||||
- [2.2.2 DocVQA](#222)
|
||||
- [2.3 返回结果说明](#23)
|
||||
- [2.3.1 版面分析+表格识别](#231)
|
||||
- [2.3.2 DocVQA](#232)
|
||||
- [2.4 参数说明](#24)
|
||||
|
||||
|
||||
<a name="1"></a>
|
||||
## 1. 安装依赖包
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install "paddleocr>=2.3.0.2" # 推荐使用2.3.0.2+版本
|
||||
pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
|
||||
|
||||
# 安装 PaddleNLP
|
||||
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP -b develop
|
||||
cd PaddleNLP
|
||||
pip3 install -e .
|
||||
# 安装 paddleocr，推荐使用2.3.0.2+版本
|
||||
pip3 install "paddleocr>=2.3.0.2"
|
||||
# 安装 版面分析依赖包layoutparser（如不需要版面分析功能，可跳过）
|
||||
pip3 install -U https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl
|
||||
# 安装 DocVQA依赖包paddlenlp（如不需要DocVQA功能，可跳过）
|
||||
pip install paddlenlp
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
<a name="2"></a>
|
||||
## 2. 便捷使用
|
||||
|
||||
### 2.1 命令行使用
|
||||
|
||||
* 版面分析+表格识别
|
||||
<a name="21"></a>
|
||||
### 2.1 命令行使用
|
||||
|
||||
<a name="211"></a>
|
||||
#### 2.1.1 版面分析+表格识别
|
||||
```bash
|
||||
paddleocr --image_dir=../doc/table/1.png --type=structure
|
||||
```
|
||||
|
||||
* VQA
|
||||
<a name="212"></a>
|
||||
#### 2.1.2 DocVQA
|
||||
|
||||
请参考：[文档视觉问答](../vqa/README.md)。
|
||||
|
||||
<a name="22"></a>
|
||||
### 2.2 Python脚本使用
|
||||
|
||||
* 版面分析+表格识别
|
||||
<a name="221"></a>
|
||||
#### 2.2.1 版面分析+表格识别
|
||||
|
||||
```python
|
||||
import os
|
||||
import cv2
|
||||
|
|
@ -64,14 +76,17 @@ im_show = Image.fromarray(im_show)
|
|||
im_show.save('result.jpg')
|
||||
```
|
||||
|
||||
* VQA
|
||||
<a name="222"></a>
|
||||
#### 2.2.2 DocVQA
|
||||
|
||||
请参考：[文档视觉问答](../vqa/README.md)。
|
||||
|
||||
<a name="23"></a>
|
||||
### 2.3 返回结果说明
|
||||
PP-Structure的返回结果为一个dict组成的list，示例如下
|
||||
|
||||
* 版面分析+表格识别
|
||||
<a name="231"></a>
|
||||
#### 2.3.1 版面分析+表格识别
|
||||
```shell
|
||||
[
|
||||
{ 'type': 'Text',
|
||||
|
|
@ -89,7 +104,18 @@ dict 里各个字段说明如下
|
|||
|bbox|图片区域的在原图的坐标，分别[左上角x，左上角y，右下角x，右下角y]|
|
||||
|res|图片区域的OCR或表格识别结果。<br> 表格: 表格的HTML字符串; <br> OCR: 一个包含各个单行文字的检测坐标和识别结果的元组|
|
||||
|
||||
* VQA
|
||||
运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的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文件和图片名为表格在图片里的坐标。
|
||||
|
||||
```
|
||||
/output/table/1/
|
||||
└─ res.txt
|
||||
└─ [454, 360, 824, 658].xlsx 表格识别结果
|
||||
└─ [16, 2, 828, 305].jpg 被裁剪出的图片区域
|
||||
└─ [17, 361, 404, 711].xlsx 表格识别结果
|
||||
```
|
||||
|
||||
<a name="232"></a>
|
||||
#### 2.3.2 DocVQA
|
||||
|
||||
请参考：[文档视觉问答](../vqa/README.md)。
|
||||
|
||||
|
|
@ -109,51 +135,3 @@ dict 里各个字段说明如下
|
|||
| mode | pipeline预测模式，structure: 版面分析+表格识别; VQA: SER文档信息抽取 | structure |
|
||||
|
||||
大部分参数和PaddleOCR whl包保持一致，见 [whl包文档](../../doc/doc_ch/whl.md)
|
||||
|
||||
运行完成后，每张图片会在`output`字段指定的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。
|
||||
|
||||
## 3. Python脚本使用
|
||||
|
||||
* 版面分析+表格识别
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cd ppstructure
|
||||
|
||||
# 下载模型
|
||||
mkdir inference && cd inference
|
||||
# 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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* VQA
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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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