TextRenderer OCR的REC数据生成工具使用指南 （2）

最新推荐文章于 2024-12-22 09:45:08 发布
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分类专栏： 深度学习NLP方向 文章标签： ocr
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Andrwin/article/details/120947842
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本文介绍了如何使用TextRenderer的新版项目进行OCR的REC数据生成。在遇到numpy版本不兼容的问题时，通过升级numpy即可解决。项目支持每个文件夹对应一个类别，并能使用自定义背景图进行测试，只需替换背景图文件夹中的图片并保持文件名一致，系统会自动选择截图位置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

上次说到TextRenderer 出了新版

https://github.com/oh-my-ocr/text_rendererhttps://github.com/oh-my-ocr/text_renderer新版项目地址如上

这个项目完全可以用上次旧版的TextRenderer虚拟环境

先编译项目

python setup.py develop

然后

pip install -r docker/requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple

中间会爆这个错误：

ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 216 from C header, got 192 from PyObject

原因是numpy版本过低，升级numpy就可以

pip install --upgrade numpy

装好后开始测试：

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TextRenderer OCR的REC数据生成工具使用指南 （1）
Andrwin的博客
10-25 1242
它真的叫TextRenderer 继上次研究了一个月为什么自己从新训练的PaddleOCR-v2-REC模型不收敛以后，迎来了下一个问题，数据多样性问题怎么解决？ 在官方项目提了issue之后得到了如下答案： TextRenderer TextRecognitionDataGenerator 那么本篇博客我们就来看一下TextRenderer的效果怎么样 项目地址为： https://github.com/Sanster/text_rendererhttps://github.com/Sanst
text_renderer
04-30
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啷个哩个啷
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1. 准备工作 1.1 文件准备 按照textrenderer-github网站的安装步骤安装完之后， 可以看到一个example_data的文件夹，里面主要就是这么几个文件夹。 如果想使用这个现有的example来产生自己的数据，需要做这么几个事情 bg文件夹，存放要产生的图片的背景（图片颜色不重要，因为产出的图都是灰度图） char文件夹 默认有两个txt文件，chn.txt和eng.txt，里面放的就是要产生的 文本的字符，一行一个（我做数字识别，就是10行，每行分别是0-9这10个数字，注意：
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???? 强烈推荐：Text Renderer —— 开源图像文本生成器 text_rendererGenerate text images for training deep learning ocr model项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text_renderer 项目介绍 在深度学习领域，尤其是在OCR（光学字符识别）模型的训练中，高质量的数据集...
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注：如果用这个类了才在这个类里面改！函数注释掉，新增下面的函数。
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