机器学习笔记 使用paddleocr推理时的参数设置详解(陆续整理中)

本文详细介绍了PaddleOCR的参数设置,包括基本参数、文本检测、DB算法、识别模型和方向分类器的相关选项。重点讨论了ocr_version、det_db_thresh和use_angle_cls等关键参数,强调了图像预处理的重要性。适用于需要优化PaddleOCR性能的开发者。

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一、概述

        paddleocr的整体架构跟它的野心一样庞大,所以paddleocr的参数就必然很多,官方文档对于参数的描述感觉也不够十分清晰,在刚开始用的时候甚至不知道有哪些参数可以设置,设置之后大概有什么样的影响。

        因为项目中使用到了,所以对推理时的参数进行了一番探索和尝试(下面描述的参数大多数都是预测过程中可设置的参数,还包含一些代码/配置中的参数,可能需要修改)。

二、paddleocr调用方式

        用过的话都知道可以基于命令行、python脚本进行运行。

        命令行的方式

paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false

        脚本的方式

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # need to run only once to d
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