paddleocr 命令行的所有参数

PaddleOCR是一个基于深度学习的OCR（光学字符识别）工具包，它支持命令行模式下的运行。在命令行中使用PaddleOCR，通常需要指定一些参数以配置模型、输入文件、输出格式等。下面是一些常见的参数：

1. `--model`: 指定使用的模型名称，如`ppyolo`, `crnn`等。
2. `--config`: 配置文件路径，定义了模型的具体结构和其他训练细节。
3. `--weights`: 加载预训练权重的路径。
4. `--image`: 输入图片文件路径或目录，用于识别单张或多张图片。
5. `--output_dir`: 输出结果的保存路径，默认为当前目录。
6. `--log_level`: 日志级别，如`INFO`, `DEBUG`等。
7. `--device`: 设备选择，可以是CPU (`cpu`) 或GPU (`gpu`), 默认为可用设备。

例如，基本的识别命令可能是这样的：

paddleocr detect --model your_model --config config.yml --image input.jpg --output_dir output

具体参数可能会根据版本更新而有所变化，建议查看官方文档或最新版本的帮助信息获取完整和详细的参数列表。你可以通过`paddleocr --help`查看所有可用选项及其描述。

相关问题

linux用命令行调用paddleocr 识别阿拉伯数字

可以使用以下命令行调用PaddleOCR进行阿拉伯数字识别：

paddleocr --lang en --det_model_dir=./ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/ --rec_model_dir=./ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/ --use_angle_cls=false --image_dir=./test_images/ --output_dir=./output/ --rec_char_type="arabic"

其中，`--lang`参数指定语言为英语，`--det_model_dir`和`--rec_model_dir`参数分别指定检测模型和识别模型的路径，`--use_angle_cls=false`参数表示不使用文本方向分类器，`--image_dir`参数指定输入图片的路径，`--output_dir`参数指定输出结果的路径，`--rec_char_type="arabic"`参数指定识别的字符类型为阿拉伯数字。

PaddleOCR文件夹讲解

PaddleOCR是基于飞桨（PaddlePaddle）的开源文本检测和识别工具库，它通常包含多个文件夹来组织其功能组件。以下是PaddleOCR文件夹的一些常见结构及它们的功能简介：

1. `models`: 这个文件夹包含了各种预训练模型，如基础的字符识别模型、全场景文字检测模型等。这里的模型是训练好的权重，用于初始化或迁移学习。

2. `configs`: 配置文件的存放地，有各种模型配置文件，用于指定模型结构、训练参数等。

3. `data`: 数据处理相关的脚本和数据集，包括标注文件、字典文件等，用于数据加载和预处理。

4. `tools`: 工具模块，例如`draw_ocr.py`用于将识别结果可视化，`export_model.py`用于模型部署导出。

5. `scripts`: 包含一些示例代码和命令行工具，比如训练脚本、推理脚本等。

6. `dataset`: 用于训练和评估的数据集，例如ICDAR、COCO等，有时也可能包含数据增强和预处理的工具。

7. `docs`: 文档目录，包含用户手册、开发者指南等内容。