PaddleOCR 项目使用教程-优快云博客

PaddleOCR 项目使用教程

【免费下载链接】PaddleOCR Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices) 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/PaddleOCR

1. 项目目录结构及介绍

PaddleOCR 项目的目录结构如下：

PaddleOCR/
├── applications/
├── benchmark/
├── configs/
├── deploy/
├── doc/
├── docs/
├── overrides/
│   └── partials/
├── ppocr/
├── ppstructure/
├── test_tipc/
├── tests/
├── tools/
│   ├── clang_format_hook/
│   ├── gitignore/
│   ├── pre-commit-config.yaml/
│   ├── style_yapf/
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── README_en.md
├── __init__.py
├── mkdocs.yml
├── paddleocr.py
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── setup.py
└── train.sh

目录介绍

applications/: 包含项目的应用示例。
benchmark/: 包含性能测试相关的文件。
configs/: 包含项目的配置文件。
deploy/: 包含部署相关的文件。
doc/: 包含项目的文档文件。
docs/: 包含项目的详细文档。
overrides/partials/: 包含文档的覆盖和部分文件。
ppocr/: 包含 OCR 相关的核心代码。
ppstructure/: 包含结构化数据处理相关的代码。
test_tipc/: 包含测试相关的文件。
tests/: 包含项目的测试代码。
tools/: 包含项目使用的工具和脚本。
LICENSE: 项目的许可证文件。
MANIFEST.in: 项目的清单文件。
README.md: 项目的介绍文件。
README_en.md: 项目的英文介绍文件。
init.py: Python 包的初始化文件。
mkdocs.yml: MkDocs 配置文件。
paddleocr.py: 项目的启动文件。
pyproject.toml: Python 项目配置文件。
requirements.txt: 项目的依赖文件。
setup.py: 项目的安装脚本。
train.sh: 项目的训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

`paddleocr.py`

paddleocr.py 是 PaddleOCR 项目的启动文件，主要用于启动 OCR 识别任务。该文件包含了项目的核心逻辑，可以通过命令行或脚本调用。

使用方法

python paddleocr.py --config_path=configs/config.yml --model_path=models/model.pth

--config_path: 指定配置文件的路径。
--model_path: 指定模型的路径。

3. 项目的配置文件介绍

`configs/config.yml`

configs/config.yml 是 PaddleOCR 项目的主要配置文件，包含了项目的各种配置参数，如模型路径、数据路径、训练参数等。

配置文件示例

model:
  path: models/model.pth
  type: "PP-OCR"

data:
  path: data/
  type: "image"

train:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

deploy:
  device: "GPU"
  batch_size: 16

配置项介绍

model: 模型的配置，包括模型路径和类型。
data: 数据的配置，包括数据路径和类型。
train: 训练的配置，包括批量大小、训练轮数和学习率。
deploy: 部署的配置，包括设备类型和批量大小。

通过修改配置文件，可以灵活地调整项目的运行参数，以适应不同的需求。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考