RapidLayout 项目使用教程

RapidLayout 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

RapidLayout 项目目录结构如下：

RapidLayout/
├── .github/                # GitHub 相关配置文件
├── docs/                   # 项目文档
├── rapid_layout/           # 项目核心代码
├── tests/                  # 测试代码
├── .gitignore              # Git 忽略文件
├── LICENSE                 # 项目许可证
├── README.md               # 项目说明文件
├── demo.py                 # 示例脚本
├── requirements.txt        # 项目依赖
├── setup.py                # 项目安装脚本

• .github/：存放 GitHub 的相关配置文件。
• docs/：存放项目文档。
• rapid_layout/：包含项目的核心代码，包括模型加载、图像处理和布局分析等功能。
• tests/：包含对项目代码的单元测试和功能测试。
• .gitignore：指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目使用的许可证信息，本项目采用 Apache-2.0 许可证。
• README.md：项目的说明文件，介绍项目的基本信息和如何使用。
• demo.py：一个示例脚本，展示如何使用本项目进行版面分析。
• requirements.txt：列出项目运行所需的依赖库。
• setup.py：项目的安装脚本，用于打包和分发项目。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为 demo.py。这个脚本是一个简单的示例，展示如何使用 rapid_layout 库进行图像的版面分析。以下是 demo.py 的主要步骤：

1. 导入必要的库。
2. 创建 RapidLayout 的实例，指定模型类型、置信度阈值等参数。
3. 读取图像。
4. 使用 RapidLayout 实例对图像进行版面分析。
5. 可视化分析结果并保存到文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过在脚本中指定参数来完成。以下是一些主要的配置选项：

• model_type：指定使用的模型类型，例如 "doclayout_docstructbench"。
• conf_thres：设置置信度阈值，用于过滤检测到的框。
• iou_thres：设置交并比（IoU）阈值，用于非极大值抑制（NMS）。
• use_cuda：是否使用 CUDA 加速推理（仅限 GPU 环境）。
• use_dml：是否使用 DirectML（仅限 Windows 10+ 环境）。

配置这些参数可以通过在 RapidLayout 类的构造函数中传入相应的参数来实现。例如：

layout_engine = RapidLayout(
    model_type="doclayout_docstructbench",
    conf_thres=0.2,
    use_cuda=True
)

在实际使用中，可以根据需要调整这些参数以获得最佳的性能和效果。