中文OCR场景文字检测工具cnstd、文本框文字识别工具cnocr调试评测

这款很好用的工具项目地址为：https://github.com/breezedeus/cnstd
目前基于PyTorch开发

首先需要安装相关依赖：

 pip install cnstd
 pip install cnocr

我们采用以下图片进行测试，命名为lining.png：

运行样例测试程序：

from cnstd import CnStd
from cnocr import CnOcr

std = CnStd()
cn_ocr = CnOcr()

box_infos = std.detect('../examples/lining.png', resized_shape=(768, 1024))

print(len(box_infos['detected_texts']))
for box_info in box_infos['detected_texts']:
    cropped_img = box_info['cropped_img']
    ocr_res = cn_ocr.ocr_for_single_line(cropped_img)
    print('ocr result: %s' % str(ocr_res))

模型需要先对图片进行缩放，之后才能进行预测，其中，std.detect 的 resized_shape 可以自行设置，但必须是32的倍数，此处设置为跟图片自身分辨率接近的值：(768, 1024))运行程序后，报错为：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/dev/cnstd-master/test