*Global.infer_img为图片路径或图片文件夹路径 *Global.pretrained_model为微调过的模型 *Global.save_res_path为推理结果保存路径 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 %run PaddleOCR-release-2.5/tools/infer_rec.py \-c PaddleOCR-release-2.5/configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillat...
* Global.infer_img 为图片路径或图片文件夹路径 * Global.pretrained_model 为微调过的模型 * Global.save_res_path 为推理结果保存路径 %run PaddleOCR-release-2.5/tools/infer_det.py \ -c PaddleOCR-release-2.5/configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml \ -o Global.infer_img="/inp...
[2022/02/08 18:09:16] root INFO: infer_img : doc/imgs_en/img_10.jpg [2022/02/08 18:09:16] root INFO: log_smooth_window : 20 [2022/02/08 18:09:16] root INFO: pretrained_model : ./pretrain_models/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train/best_accuracy [2022/02/08 18:09:16] ...
默认预测图片存储在infer_img里,通过-o Global.pretrained_model指定权重: #预测英文结果python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_icdar15_train.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.load_static_weights=false Global.infer_img=doc/imgs_words/en/word_1.png 预测...
infer_img: doc/imgs_words/en/word_1.png result: ('joint', 0.9998967) 用于预测的配置文件必须与训练一致。比如你用 完成了中文模型的训练python3 tools/train.py -c configs/rec/ch_ppocr_v2.0/rec_chinese_lite_train_v2.0.yml,可以使用下面的命令来预测中文模型: # Predict Chinese results python3 ...
TestReader.infer_img 参数指定待预测的图片文件 Global.checkpoints 参数指定训练模型保存的位置 训练过程中保存的模型是checkpoints模型,checkpoints模型文件夹结构如下所示。可以看到都是零散的权重文件,实际保存的是模型的参数,每个文件代表模型中的一个Variable,这些零散的文件不包含模型结构信息,需要结合模型的结构一起...
将待检测的图片放在./doc/imgs/文件夹下面,然后执行命令: python tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/0.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/" --cls_model_dir="./inference/cls/" --rec_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/" --use_...
(boxes) img = cv2.imread(os.path.join(img_dir, phase, filename))# crop_img = img[int(boxes[:,1].min()):int(boxes[:,1].max()),int(boxes[:,0].min()):int(boxes[:,0].max())]crop_img = get_rotate_crop_image(img, boxes) crop_img_save_filename = '{}.jpg'.format('_...
("infer_img: {}".format(file)) with open(file, 'rb') as f: img = f.read() data = {'image': img} batch = transform(data, ops) # 预处理方法 images = np.expand_dims(batch[0], axis=0) shape_list = np.expand_dims(batch[1], axis=0) ...
'''det_model_dir=r'C:\Users\admin\.paddleocr\whl\det\ch\ch_PP-OCRv4_det_infer'#文本位置检测模型rec_model_dir=r'C:\Users\admin\.paddleocr\whl\rec\ch\ch_PP-OCRv4_rec_infer'#文本识别模型cls_model_dir=r'C:\Users\admin\.paddleocr\whl\cls\ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer'#文本方向...