MMOCR项目推理功能全面解析

MMOCR项目推理功能全面解析

mmocr OpenMMLab Text Detection, Recognition and Understanding Toolbox 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmocr

引言

MMOCR作为一款强大的OCR工具库，提供了多种文本检测、识别和信息提取功能。本文将深入解析MMOCR中的推理功能，帮助开发者快速掌握其使用方法。

推理器概述

MMOCR提供了两种主要的推理接口：

1. 标准推理器：针对特定任务的专用接口，包括：

   • TextDetInferencer：文本检测
   • TextRecInferencer：文本识别
   • TextSpottingInferencer：端到端OCR
   • KIEInferencer：关键信息提取

2. MMOCRInferencer：一站式综合接口，可串联多个任务

对于初学者，建议使用MMOCRInferencer快速体验；对于开发者，推荐使用标准推理器以获得更灵活的控制。

初始化配置

模型加载方式

MMOCR支持多种模型初始化方式：

# 方式1：使用预训练模型
inferencer = MMOCRInferencer(det='DBNet')

# 方式2：自定义配置和权重
inferencer = MMOCRInferencer(
    det='path/to/config.py',
    det_weights='path/to/weights.pth'
)

设备选择

推理器支持指定运行设备：

# GPU运行
inferencer = MMOCRInferencer(det='DBNet', device='cuda:0')

# CPU运行
inferencer = MMOCRInferencer(det='DBNet', device='cpu')

输入输出处理

输入格式

MMOCR支持多种输入类型：

1. 图像路径/URL
2. numpy数组(BGR格式)
3. 包含多个图像的列表
4. 目录路径(批量处理)

# 单图像路径
inferencer('demo.jpg')

# numpy数组
import mmcv
array = mmcv.imread('demo.jpg')
inferencer(array)

# 批量处理
inferencer(['img1.jpg', 'img2.jpg'])
inferencer('image_directory/')

输出格式

默认返回字典格式结果，包含：

• predictions：结构化预测结果
• visualization：可视化结果(需设置return_vis=True)

{
    'predictions': [
        {
            'det_polygons': [...],  # 检测多边形坐标
            'det_scores': [...],    # 检测置信度
            'rec_texts': [...],    # 识别文本
            'rec_scores': [...]     # 识别置信度
        }
    ],
    'visualization': [...]         # 可视化结果
}

高级功能

结果保存

可将推理结果和可视化图像保存到指定目录：

inferencer(
    'demo.jpg',
    out_dir='output/',
    save_pred=True,
    save_vis=True
)

目录结构示例：

output/
├── preds/       # 预测结果
│   └── demo.json
└── vis/         # 可视化图像
    └── demo.jpg

批量推理

通过设置batch_size参数提高处理效率：

# 批量处理16张图像
inferencer('image_directory/', batch_size=16)

命令行接口

MMOCR提供了便捷的命令行工具：

python tools/infer.py demo.jpg \
    --det DBNet \
    --rec SAR \
    --show \
    --print-result

常用参数说明：

• --det：指定检测模型
• --rec：指定识别模型
• --show：显示结果
• --print-result：打印预测结果

最佳实践建议

1. 开发环境：推荐使用标准推理器，接口更规范
2. 快速验证：使用MMOCRInferencer测试模型组合
3. 批量处理：合理设置batch_size提升效率
4. 结果保存：生产环境建议保存原始预测结果和可视化图像
5. 设备选择：GPU加速可显著提升推理速度

通过本文的详细介绍，开发者可以全面掌握MMOCR的推理功能，根据实际需求选择合适的接口和配置方案。

mmocr OpenMMLab Text Detection, Recognition and Understanding Toolbox 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmocr