pytorchocr
时间: 2023-08-20 22:12:49 浏览: 66
PyTorchOCR是一个基于PyTorch框架的OCR(光学字符识别)工具包。它包含了文本检测和文本识别两个主要模块。在文本检测方面,PyTorchOCR使用了icdar2015数据集进行算法效果对比的训练数据。训练数据包括标注图片和标注文件,标注文件中存放着标注框的坐标和标注框的label。训练时需要使用一个train_list.txt文件来指定图片和标注文件的绝对地址,用于训练时读取。在验证时,需要使用一个test_list.txt文件来指定验证数据的图片的绝对地址,并在config文件中指定test_gt_path来指定验证数据的标注文件地址。\[3\]
在PyTorchOCR中,生成pkl文件的代码可以通过定义一个_label_path_from_index函数来实现。该函数会读取一个train_pkl文件,并返回其内容。具体的代码如下:
```python
def _label_path_from_index(self):
label_file = os.path.join(self.label_path, "train_pkl")
assert os.path.exists(label_file, "path dose not exits:{}".format(label_file))
gt_file = open(label_file, "rb")
label_file = cPickle.load(gt_file)
gt_file.close()
return label_file
```\[1\]
在加载数据集的位置,可以通过修改OCRIter类中的初始化加载函数来指定训练集和测试集的图片路径和标签pkl文件的路径。具体的代码如下:
```python
if train_flag:
self.data_path = os.path.join(os.getcwd(), "data", "train", "text")
self.label_path = os.path.join(os.getcwd(), "data", "train")
else:
self.data_path = os.path.join(os.getcwd(), "data", "test", "text")
self.label_path = os.path.join(os.getcwd(), "data", "test")
```\[2\]
总结起来,PyTorchOCR是一个基于PyTorch框架的OCR工具包,包含文本检测和文本识别两个主要模块。在文本检测方面,使用icdar2015数据集进行训练,训练数据包括标注图片和标注文件。在加载数据集时,可以通过修改代码中的路径来指定训练集和测试集的图片路径和标签pkl文件的路径。生成pkl文件的代码可以通过定义一个函数来实现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [PyTorch实现 | 车牌OCR识别,《PyTorch深度学习之目标检测》](https://blog.csdn.net/lgzlgz3102/article/details/129210978)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pytorchOCR之数据篇](https://blog.csdn.net/fxwfxw7037681/article/details/111933435)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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