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[English](README.md) | 简体中文
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# PPOCRLabelv2
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PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置PP-OCR模型对数据自动标注和重新识别。使用Python3和PyQT5编写，支持矩形框标注、表格标注、不规则文本标注、关键信息标注模式，导出格式可直接用于PaddleOCR检测和识别模型的训练。
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| 常规标注 | 表格标注 |
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| :-------------------------------------------------: | :--------------------------------------------: |
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| <img src="./data/gif/steps_en.gif" width="80%"/> | <img src="./data/gif/table.gif" width="100%"/> |
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| **不规则文本标注** | **关键信息标注** |
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| <img src="./data/gif/multi-point.gif" width="80%"/> | <img src="./data/gif/kie.gif" width="100%"/> |
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#### 近期更新
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- 2022.05：**新增表格标注**，使用方法见下方`2.2 表格标注`（by [whjdark](https://github.com/peterh0323); [Evezerest](https://github.com/Evezerest))
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- 2022.02：**新增关键信息标注**、优化标注体验（by [PeterH0323](https://github.com/peterh0323) ）
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- 新增：使用 `--kie` 进入 KIE 功能，用于打【检测+识别+关键字提取】的标签
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- 提升用户体验：新增文件与标记数目提示、优化交互、修复gpu使用等问题。
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- 新增功能：使用 `C` 和 `X` 对标记框进行旋转。
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- 2021.11.17：
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- 新增支持通过whl包安装和启动PPOCRLabel（by [d2623587501](https://github.com/d2623587501)）
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- 标注数据集切分：对标注数据进行训练、验证与测试集划分（参考下方3.5节，by [MrCuiHao](https://github.com/MrCuiHao)）
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- 2021.8.11：
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- 新增功能：打开数据所在文件夹、右键图像旋转90度（注意：旋转前的图片上不能存在标记框，by [Wei-JL](https://github.com/Wei-JL)）
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- 新增快捷键说明（帮助-快捷键）、修复批处理下的方向快捷键移动功能（by [d2623587501](https://github.com/d2623587501)）
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- 2021.2.5：新增批处理与撤销功能（by [Evezerest](https://github.com/Evezerest))
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- **批处理功能**：按住Ctrl键选择标记框后可批量移动、复制、删除、重新识别。
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- **撤销功能**：在绘制四点标注框过程中或对框进行编辑操作后，按下Ctrl+Z可撤销上一部操作。
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- 修复图像旋转和尺寸问题、优化编辑标记框过程（by [ninetailskim](https://github.com/ninetailskim)、 [edencfc](https://github.com/edencfc)）
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- 2021.1.11：优化标注体验（by [edencfc](https://github.com/edencfc)）：
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- 用户可在“视图 - 弹出标记输入框”选择在画完检测框后标记输入框是否弹出。
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- 识别结果与检测框同步滚动。
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- 识别结果更改为单击修改。（如果无法修改，请切换为系统自带输入法，或再次切回原输入法）
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- 2020.12.18： 支持对单个标记框进行重新识别（by [ninetailskim](https://github.com/ninetailskim)），完善快捷键。
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如果您对完善工具有不一样的想法，欢迎通过[社区常规赛](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/4982)报名相关更改，获得积分兑换奖励。
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## 1. 安装与运行
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### 1.1 安装PaddlePaddle
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```bash
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pip3 install --upgrade pip
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# 如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
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python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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# 如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装
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python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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```
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更多的版本需求，请参照[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。
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### 1.2 安装与运行PPOCRLabel
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PPOCRLabel可通过whl包与Python脚本两种方式启动，whl包形式启动更加方便，python脚本启动便于二次开发
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#### 1.2.1 通过whl包安装与运行
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##### Windows
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```bash
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pip install PPOCRLabel # 安装
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# 选择标签模式来启动
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PPOCRLabel --lang ch # 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
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PPOCRLabel --lang ch --kie True # 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签
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```
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> 注意：通过whl包安装PPOCRLabel会自动下载 `paddleocr` whl包，其中shapely依赖可能会出现 `[winRrror 126] 找不到指定模块的问题。` 的错误，建议从[这里](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely)下载并安装
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##### Ubuntu Linux
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```bash
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pip3 install PPOCRLabel
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pip3 install trash-cli
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# 选择标签模式来启动
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PPOCRLabel --lang ch # 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
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PPOCRLabel --lang ch --kie True # 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签
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```
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##### MacOS
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```bash
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pip3 install PPOCRLabel
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pip3 install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32 # 如果下载过慢请添加"-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple"
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# 选择标签模式来启动
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PPOCRLabel --lang ch # 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
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PPOCRLabel --lang ch --kie True # 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签
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```
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> 如果上述安装出现问题，可以参考3.6节 错误提示
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#### 1.2.2 通过Python脚本运行PPOCRLabel
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如果您对PPOCRLabel文件有所更改（例如指定新的内置模型），通过Python脚本运行会更加方便的看到更改的结果。如果仍然需要通过whl包启动，则需要先卸载当前环境中的whl包，然后参考下节重新编译whl包。
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```bash
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cd ./PPOCRLabel # 切换到PPOCRLabel目录
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python PPOCRLabel.py --lang ch
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```
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#### 1.2.3 本地构建whl包并安装
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编译与安装新的whl包，其中0.0.0为版本号，可在 `setup.py` 中指定新版本。
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```bash
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cd ./PPOCRLabel
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python3 setup.py bdist_wheel
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pip3 install dist/PPOCRLabel-0.0.0-py2.py3-none-any.whl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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```
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## 2. 使用
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### 2.1 操作步骤
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> 如果您只需要标注文字信息和位置，推荐按照以下步骤展开：
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1. 安装与运行：使用上述命令安装与运行程序。
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2. 打开文件夹：在菜单栏点击 “文件” - "打开目录" 选择待标记图片的文件夹<sup>[1]</sup>.
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3. 自动标注：点击 ”自动标注“，使用PP-OCR超轻量模型对图片文件名前图片状态<sup>[2]</sup>为 “X” 的图片进行自动标注。
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4. 手动标注：点击 “矩形标注”（推荐直接在英文模式下点击键盘中的 “W”)，用户可对当前图片中模型未检出的部分进行手动绘制标记框。点击键盘Q，则使用四点标注模式（或点击“编辑” - “四点标注”），用户依次点击4个点后，双击左键表示标注完成。
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5. 标记框绘制完成后，用户点击 “确认”，检测框会先被预分配一个 “待识别” 标签。
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6. 重新识别：将图片中的所有检测画绘制/调整完成后，点击 “重新识别”，PP-OCR模型会对当前图片中的**所有检测框**重新识别<sup>[3]</sup>。
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7. 内容更改：单击识别结果，对不准确的识别结果进行手动更改。
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8. **确认标记：点击 “确认”，图片状态切换为 “√”，跳转至下一张。**
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9. 删除：点击 “删除图像”，图片将会被删除至回收站。
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10. 导出结果：用户可以通过菜单中“文件-导出标记结果”手动导出，同时也可以点击“文件 - 自动导出标记结果”开启自动导出。手动确认过的标记将会被存放在所打开图片文件夹下的*Label.txt*中。在菜单栏点击 “文件” - "导出识别结果"后，会将此类图片的识别训练数据保存在*crop_img*文件夹下，识别标签保存在*rec_gt.txt*中<sup>[4]</sup>。
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### 2.2 表格标注（[视频演示](https://www.bilibili.com/video/BV1wR4y1v7JE/?share_source=copy_web&vd_source=cf1f9d24648d49636e3d109c9f9a377d&t=1998)）
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表格标注针对表格的结构化提取，将图片中的表格转换为Excel格式，因此标注时需要配合外部软件打开Excel同时完成。在PPOCRLabel软件中完成表格中的文字信息标注（文字与位置）、在Excel文件中完成表格结构信息标注，推荐的步骤为：
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1. 表格识别：打开表格图片后，点击软件右上角 `表格识别` 按钮，软件调用PP-Structure中的表格识别模型，自动为表格打标签，同时弹出Excel
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2. 更改标注结果：**以表格中的单元格为单位增加标注框**（即一个单元格内的文字都标记为一个框）。标注框上鼠标右键后点击 `单元格重识别`
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可利用模型自动识别单元格内的文字。
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> 注意：如果表格中存在空白单元格，同样需要使用一个标注框将其标出，使得单元格总数与图像中保持一致。
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3. **调整单元格顺序**：点击软件`视图-显示框编号` 打开标注框序号，在软件界面右侧拖动 `识别结果` 一栏下的所有结果，使得标注框编号按照从左到右，从上到下的顺序排列，按行依次标注。
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4. 标注表格结构：**在外部Excel软件中，将存在文字的单元格标记为任意标识符（如 `1` ）**，保证Excel中的单元格合并情况与原图相同即可（即不需要Excel中的单元格文字与图片中的文字完全相同）
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5. 导出JSON格式：关闭所有表格图像对应的Excel，点击 `文件`-`导出表格标注`，生成gt.txt标注文件。
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### 2.3 注意
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[1] PPOCRLabel以**文件夹**为基本标记单位，打开待标记的图片文件夹后，不会在窗口栏中显示图片，而是在点击 "选择文件夹" 之后直接将文件夹下的图片导入到程序中。
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[2] 图片状态表示本张图片用户是否手动保存过，未手动保存过即为 “X”，手动保存过为 “√”。点击 “自动标注”按钮后，PPOCRLabel不会对状态为 “√” 的图片重新标注。
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[3] 点击“重新识别”后，模型会对图片中的识别结果进行覆盖。因此如果在此之前手动更改过识别结果，有可能在重新识别后产生变动。
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[4] PPOCRLabel产生的文件放置于标记图片文件夹下，包括一下几种，请勿手动更改其中内容，否则会引起程序出现异常。
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| 文件名 | 说明 |
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| :-----------: | :----------------------------------------------------------: |
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| Label.txt | 检测标签，可直接用于PPOCR检测模型训练。用户每确认5张检测结果后，程序会进行自动写入。当用户关闭应用程序或切换文件路径后同样会进行写入。 |
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| fileState.txt | 图片状态标记文件，保存当前文件夹下已经被用户手动确认过的图片名称。 |
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| Cache.cach | 缓存文件，保存模型自动识别的结果。 |
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| rec_gt.txt | 识别标签。可直接用于PPOCR识别模型训练。需用户手动点击菜单栏“文件” - "导出识别结果"后产生。 |
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| crop_img | 识别数据。按照检测框切割后的图片。与rec_gt.txt同时产生。 |
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## 3. 说明
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### 3.1 快捷键
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| 快捷键 | 说明 |
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|------------------|---------------------------------|
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| Ctrl + shift + R | 对当前图片的所有标记重新识别 |
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| W | 新建矩形框 |
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| Q | 新建多点框 |
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| X | 框逆时针旋转 |
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| C | 框顺时针旋转 |
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| Ctrl + E | 编辑所选框标签 |
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| Ctrl + X | `--kie` 模式下，修改 Box 的关键字种类 |
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| Ctrl + R | 重新识别所选标记 |
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| Ctrl + C | 【复制并粘贴】选中的标记框 |
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| Ctrl + 鼠标左键 | 多选标记框 |
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| Backspace | 删除所选框 |
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| Ctrl + V | 确认本张图片标记 |
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| Ctrl + Shift + d | 删除本张图片 |
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| D | 下一张图片 |
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| A | 上一张图片 |
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| Ctrl++ | 缩小 |
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| Ctrl-- | 放大 |
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| ↑→↓← | 移动标记框 |
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### 3.2 内置模型
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- 默认模型：PPOCRLabel默认使用PaddleOCR中的中英文超轻量OCR模型，支持中英文与数字识别，多种语言检测。
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- 模型语言切换：用户可通过菜单栏中 "PaddleOCR" - "选择模型" 切换内置模型语言，目前支持的语言包括法文、德文、韩文、日文。具体模型下载链接可参考[PaddleOCR模型列表](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/models_list.md).
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- **自定义模型**：如果用户想将内置模型更换为自己的推理模型，可根据[自定义模型代码使用](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/whl.md#%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%A8%A1%E5%9E%8B)，通过修改PPOCRLabel.py中针对[PaddleOCR类的实例化](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.3/PPOCRLabel/PPOCRLabel.py#L116) 实现，例如指定检测模型：`self.ocr = PaddleOCR(det=True, cls=True, use_gpu=gpu, lang=lang) `，在 `det_model_dir` 中传入 自己的模型即可。
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### 3.3 导出标记结果
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PPOCRLabel支持三种导出方式：
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- 自动导出：点击“文件 - 自动导出标记结果”后，用户每确认过一张图片，程序自动将标记结果写入Label.txt中。若未开启此选项，则检测到用户手动确认过5张图片后进行自动导出。
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> 默认情况下自动导出功能为关闭状态
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- 手动导出：点击“文件 - 导出标记结果”手动导出标记。
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- 关闭应用程序导出
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### 3.4 数据集划分
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在终端中输入以下命令执行数据集划分脚本：
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```
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cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
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python gen_ocr_train_val_test.py --trainValTestRatio 6:2:2 --datasetRootPath ../train_data
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```
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参数说明：
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- `trainValTestRatio` 是训练集、验证集、测试集的图像数量划分比例，根据实际情况设定，默认是`6:2:2`
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- `datasetRootPath` 是PPOCRLabel标注的完整数据集存放路径。默认路径是 `PaddleOCR/train_data` 分割数据集前应有如下结构：
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```
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|-train_data
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|-crop_img
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|- word_001_crop_0.png
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|- word_002_crop_0.jpg
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|- word_003_crop_0.jpg
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| ...
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| Label.txt
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| rec_gt.txt
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|- word_001.png
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|- word_002.jpg
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|- word_003.jpg
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| ...
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```
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### 3.5 错误提示
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- 如果同时使用whl包安装了paddleocr，其优先级大于通过paddleocr.py调用PaddleOCR类，whl包未更新时会导致程序异常。
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- PPOCRLabel**不支持对中文文件名**的图片进行自动标注。
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- 针对Linux用户：如果您在打开软件过程中出现**objc[XXXXX]**开头的错误，证明您的opencv版本太高，建议安装4.2版本：
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```
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pip install opencv-python==4.2.0.32
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```
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- 如果出现 ```Missing string id``` 开头的错误，需要重新编译资源：
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```
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pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
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```
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- 如果出现``` module 'cv2' has no attribute 'INTER_NEAREST'```错误，需要首先删除所有opencv相关包，然后重新安装4.2.0.32版本的headless opencv
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```
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pip install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32
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```
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### 4. 参考资料
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1.[Tzutalin. LabelImg. Git code (2015)](https://github.com/tzutalin/labelImg)
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