3.9 KiB

Raw Blame History

基于Python预测引擎推理

1. Structure
2. 关键信息抽取

1. Structure

进入ppstructure目录

cd ppstructure

下载模型

mkdir inference && cd inference
# 下载PP-OCRv2文本检测模型并解压
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
# 下载PP-OCRv2文本识别模型并解压
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
# 下载超轻量级英文表格预测模型并解压
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
cd ..

1.1 版面分析+表格识别

python3 predict_system.py --det_model_dir=inference/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer \
                          --rec_model_dir=inference/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer \
                          --table_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer \
                          --image_dir=./docs/table/1.png \
                          --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt \
                          --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \
                          --output=../output \
                          --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf

运行完成后，每张图片会在output字段指定的目录下的structure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。详细的结果会存储在res.txt文件中。

1.2 版面分析

python3 predict_system.py --image_dir=./docs/table/1.png --table=false --ocr=false --output=../output/

运行完成后，每张图片会在output字段指定的目录下的structure目录下有一个同名目录，图片区域会被裁剪之后保存下来，图片名为表格在图片里的坐标。版面分析结果会存储在res.txt文件中。

1.3 表格识别

python3 predict_system.py --det_model_dir=inference/ch_PP-OCRv2_det_slim_quant_infer \
                          --rec_model_dir=inference/ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer \
                          --table_model_dir=inference/en_ppocr_mobile_v2.0_table_structure_infer \
                          --image_dir=./docs/table/table.jpg \
                          --rec_char_dict_path=../ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt \
                          --table_char_dict_path=../ppocr/utils/dict/table_structure_dict.txt \
                          --output=../output \
                          --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf \
                          --layout=false

运行完成后，每张图片会在output字段指定的目录下的structure目录下有一个同名目录，表格会存储为一个excel，excel文件名为[0,0,img_h,img_w]。

2. 关键信息抽取

cd ppstructure

mkdir inference && cd inference
# 下载SER XFUND 模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/ppstructure/models/vi_layoutxlm/ser_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar && tar -xf ser_vi_layoutxlm_xfund_infer.tar
cd ..
python3 kie/predict_kie_token_ser.py \
  --kie_algorithm=LayoutXLM \
  --ser_model_dir=../inference/ser_vi_layoutxlm_xfund_infer \
  --image_dir=./docs/kie/input/zh_val_42.jpg \
  --ser_dict_path=../ppocr/utils/dict/kie_dict/xfund_class_list.txt \
  --vis_font_path=../doc/fonts/simfang.ttf \
  --ocr_order_method="tb-yx"

运行完成后，每张图片会在output字段指定的目录下的kie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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