CRAFT-pytorch 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/CRAFT-pytorch 1. 项目的目录结构及介绍
CRAFT-pytorch/
├── basenet/
├── figures/
├── gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── craft.py
├── craft_utils.py
├── file_utils.py
├── imgproc.py
├── refinenet.py
├── requirements.txt
├── test.py
- basenet/: 包含基础网络模型文件。
- figures/: 包含项目相关的图表文件。
- gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目说明文档。
- craft.py: 主程序文件，用于文本检测。
- craft_utils.py: 工具函数文件，包含一些辅助函数。
- file_utils.py: 文件处理工具函数文件。
- imgproc.py: 图像处理工具函数文件。
- refinenet.py: 细化网络模型文件。
- requirements.txt: 项目依赖文件。
- test.py: 测试文件，用于运行测试。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 craft.py，该文件包含了主要的文本检测逻辑。可以通过以下命令启动项目：
python craft.py
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是 craft.py 中的一些参数设置，具体配置如下：
# 配置参数
trained_model = 'craft_mlt_25k.pth' # 预训练模型路径
text_threshold = 0.7 # 文本置信度阈值
low_text = 0.4 # 文本低分阈值
link_threshold = 0.4 # 链接置信度阈值
cuda = True # 是否使用 CUDA 进行推理
canvas_size = 1280 # 图像尺寸
mag_ratio = 1.5 # 图像放大比例
poly = False # 是否启用多边形类型
show_time = False # 是否显示处理时间
test_folder = 'data' # 输入图像文件夹路径
refine = False # 是否启用链接细化器
refiner_model = 'weights/craft_refiner_CTW1500.pth' # 预训练细化器模型路径
这些配置参数可以根据实际需求进行调整，以满足不同的文本检测需求。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
