[paddlocr]文本行方向分类模块使用教程

文本行方向分类模块使用教程¶

一、概述¶

文本行方向分类模块主要是将文本行的方向区分出来，并使用后处理将其矫正。在诸如文档扫描、证照拍摄等过程中，有时为了拍摄更清晰，会将拍摄设备进行旋转，导致得到的文本行也是不同方向的。此时，标准的OCR流程无法很好地应对这些数据。利用图像分类技术，可以预先判断文本行方向，并将其进行方向调整，从而提高OCR处理的准确性。

二、支持模型列表¶

模型	模型下载链接	Top-1 Acc（%）	GPU推理耗时（ms）	CPU推理耗时 (ms)	模型存储大小（M）	介绍
PP-LCNet_x0_25_textline_ori	推理模型/训练模型	98.85	-	-	0.32	基于PP-LCNet_x0_25的文本行分类模型，含有两个类别，即0度，180度
PP-LCNet_x1_0_textline_ori	推理模型/训练模型	99.42	-	-	6.5	基于PP-LCNet_x1_0的文本行分类模型，含有两个类别，即0度，180度

❗ 注：文本行方向分类模型近期升级，并增加 PP-LCNet_x1_0_textline_ori，如需使用升级前的模型权重，请点击下载链接。

测试环境说明:

• 性能测试环境
  • 测试数据集：PaddleOCR 自建的数据集，覆盖证件和文档等多个场景，包含 1000 张图片。
  • 硬件配置：
    • GPU：NVIDIA Tesla T4
    • CPU：Intel Xeon Gold 6271C @ 2.60GHz
    • 其他环境：Ubuntu 20.04 / cuDNN 8.6 / TensorRT 8.5.2.2
• 推理模式说明

模式	GPU配置	CPU配置	加速技术组合
常规模式	FP32精度 / 无TRT加速	FP32精度 / 8线程	PaddleInference
高性能模式	选择先验精度类型和加速策略的最优组合	FP32精度 / 8线程	选择先验最优后端（Paddle/OpenVINO/TRT等）

三、快速开始¶

❗ 在快速开始前，请先安装 PaddleOCR 的 wheel 包，详细请参考 安装教程。

使用一行命令即可快速体验：

paddleocr text_line_orientation_classification -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/textline_rot180_demo.jpg

您也可以将文本行方向分类模块中的模型推理集成到您的项目中。运行以下代码前，请您下载示例图片到本地。

from paddleocr import TextLineOrientationClassification
model = TextLineOrientationClassification(model_name="PP-LCNet_x0_25_textline_ori")
output = model.predict("textline_rot180_demo.jpg",  batch_size=1)
for res in output:
    res.print(json_format=False)
    res.save_to_img("./output/demo.png")
    res.save_to_json("./output/res.json")

运行后，得到的结果为：

{'res': {'input_path': 'textline_rot180_demo.jpg', 'page_index': None, 'class_ids': array([1], dtype=int32), 'scores': array([0.99864], dtype=float32), 'label_names': ['180_degree']}}

运行结果参数含义如下： - input_path：表示输入图片的路径。 - page_index：如果输入是PDF文件，则表示当前是PDF的第几页，否则为 None - class_ids：表示预测结果的类别 id，含有两个类别，即0度和180度。 - scores：表示预测结果的置信度。 - label_names：表示预测结果的类别名。

可视化图片如下：

相关方法、参数等说明如下：

• TextLineOrientationClassification实例化文本行方向分类模型（此处以PP-LCNet_x0_25_textline_ori为例），具体说明如下：

参数	参数说明	参数类型	可选项	默认值
model_name	模型名称	str	无	无
model_dir	模型存储路径	str	无	无
device	模型推理设备	str	支持指定GPU具体卡号，如“gpu:0”，其他硬件具体卡号，如“npu:0”，CPU如“cpu”。	gpu:0
use_hpip	是否启用高性能推理插件	bool	无	False
hpi_config	高性能推理配置	dict | None	无	None

• 其中，model_name 必须指定，在此基础上，指定 model_dir 时，使用用户自定义的模型。

• 调用文本行方向分类模型的 predict() 方法进行推理预测，该方法会返回一个结果列表。另外，本模块还提供了 predict_iter() 方法。两者在参数接受和结果返回方面是完全一致的，区别在于 predict_iter() 返回的是一个 generator，能够逐步处理和获取预测结果，适合处理大型数据集或希望节省内存的场景。可以根据实际需求选择使用这两种方法中的任意一种。predict() 方法参数有 input 和 batch_size，具体说明如下：

参数	参数说明	参数类型	可选项	默认值
input	待预测数据，支持多种输入类型	Python Var/str/list	Python变量，如numpy.ndarray表示的图像数据 文件路径，如图像文件的本地路径：/root/data/img.jpg URL链接，如图像文件的网络URL：示例 本地目录，该目录下需包含待预测数据文件，如本地路径：/root/data/ 列表，列表元素需为上述类型数据，如[numpy.ndarray, numpy.ndarray]，["/root/data/img1.jpg", "/root/data/img2.jpg"]，["/root/data1", "/root/data2"]	无
batch_size	批大小	int	任意整数	1

• 对预测结果进行处理，每个样本的预测结果均为对应的Result对象，且支持打印、保存为图片、保存为json文件的操作:

方法	方法说明	参数	参数类型	参数说明	默认值
print()	打印结果到终端	format_json	bool	是否对输出内容进行使用 JSON 缩进格式化	True
		indent	int	指定缩进级别，以美化输出的 JSON 数据，使其更具可读性，仅当 format_json 为 True 时有效	4
		ensure_ascii	bool	控制是否将非 ASCII 字符转义为 Unicode。设置为 True 时，所有非 ASCII 字符将被转义；False 则保留原始字符，仅当format_json为True时有效	False
save_to_json()	将结果保存为json格式的文件	save_path	str	保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致	无
		indent	int	指定缩进级别，以美化输出的 JSON 数据，使其更具可读性，仅当 format_json 为 True 时有效	4
		ensure_ascii	bool	控制是否将非 ASCII 字符转义为 Unicode。设置为 True 时，所有非 ASCII 字符将被转义；False 则保留原始字符，仅当format_json为True时有效	False
save_to_img()	将结果保存为图像格式的文件	save_path	str	保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致	无

• 此外，也支持通过属性获取带结果的可视化图像和预测结果，具体如下：

属性	属性说明
json	获取预测的json格式的结果
img	获取格式为dict的可视化图像

四、二次开发¶

由于 PaddleOCR 并不直接提供文本行方向分类的训练，因此，如果需要训练文档图像方向分类模型，可以参考 PaddleX 文本行方向分类二次开发部分进行训练。训练后的模型可以无缝集成到 PaddleOCR 的 API 中进行推理。