PPOCRLabel标注格式和icdar2024格式互转(2)

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

list_dict = json.loads(content[1])

nsize = len(list_dict)

print(nsize)

for i in range(nsize):

print(list_dict[i])

lin = list_dict[i]

info = lin[‘transcription’]

points = lin[‘points’]

points = [int(y) for x in points for y in x]

pts = ‘,’.join(map(str, points))

lineinfo = pts + ‘,’ + info + ‘\n’

file_lineinfo.write(lineinfo)

file_lineinfo.close()

if name == “main”:

src_path = r"C:\Users\WT\Desktop\hkb-bz\Label.txt"

dst_path = r"C:\Users\WT\Desktop\hkb-bz"

json_2_icdar(src_path, dst_path)

2、icdar2015数据集转换成paddleOCR标注数据格式

===========================================================================================

import os

import argparse

import json

def gen_rec_label(input_path, out_label):

with open(out_label, ‘w’) as out_file:

with open(input_path, ‘r’) as f:

for line in f.readlines():

tmp = line.strip(‘\n’).replace(" ", “”).split(‘,’)

img_path, label = tmp[0], tmp[1]

label = label.replace(“”", “”)

out_file.write(img_path + ‘\t’ + label + ‘\n’)

def gen_det_label(root_path, input_dir, out_label):

with open(out_label, ‘w’,encoding=‘utf-8’) as out_file:

for label_file in os.listdir(input_dir):

img_path = root_path + label_file[3:-4] + “.jpg”

label = []

print(label_file)

with open(os.path.join(input_dir, label_file), “r”,encoding=‘UTF-8-sig’) as f:

for line in f.readlines():

print(line)

#tmp = str(line).replace(“\xef\xbb\xbf”, “”).split(‘,’)

#tmp = str(line).strip(“\r\n”).replace(“\xef\xbb\xbf”, “”).split(‘,’)

tmp=str(line).strip(“\n\r”).split(‘,’)

print(tmp)

points = tmp[:8]

print(len(points))

s = []

for i in range(0, len(points), 2):

b = points[i:i + 2]

print(b)

b = [int(float(t)) for t in b]

s.append(b)

result = {“transcription”: tmp[8], “points”: s}

label.append(result)

out_file.write(img_path + ‘\t’ + json.dumps(

label, ensure_ascii=False) + ‘\n’)

if name == “main”:

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument(

‘–mode’,

type=str,

default=“rec”,

help=‘Generate rec_label or det_label, can be set rec or det’)

parser.add_argument(

‘–root_path’,

type=str,

default=“text_localization/ch4_test_images/”,

help='The root directory of images.Only takes effect when mode=det ')

parser.add_argument(

‘–input_path’,

type=str,

default=“icdar2015/text_localization/Challenge4_Test_Task1_GT”,

最后

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