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PaddleOCR 提供了基于深度学习的文本检测、识别和方向检测等功能。其主要推荐的 PP-OCR 算法在国内外的企业开发者中得到广泛应用。在短短的几年时间里#xff0c;PP-OCR 的累计 Star 数已经超过了32.2k#xff0c;常常出现在 GitHub Trending 和 Paperswithcode 的日榜…前言
PaddleOCR 提供了基于深度学习的文本检测、识别和方向检测等功能。其主要推荐的 PP-OCR 算法在国内外的企业开发者中得到广泛应用。在短短的几年时间里PP-OCR 的累计 Star 数已经超过了32.2k常常出现在 GitHub Trending 和 Paperswithcode 的日榜和月榜第一位被认为是当前OCR领域最热门的仓库之一。
PaddleOCR 最初主打的 PP-OCR 系列模型在去年五月份推出了 v3 版本。最近飞桨 AI 套件团队对 PP-OCRv3 进行了全面改进推出了重大更新版本 PP-OCRv4。这个新版本预计带来了更先进的技术、更高的性能和更广泛的适用性将进一步推动OCR技术在各个领域的应用。
PP-OCRv4在速度可比情况下中文场景端到端 Hmean 指标相比于 PP-OCRv3提升4.25%效果大幅提升。具体指标如下表所示 测试环境CPU 型号为 Intel Gold 6148CPU 预测时使用 OpenVINO。
除了更新中文模型本次升级也优化了英文数字模型在自有评估集上文本识别准确率提升6%如下表所示 同时也对已支持的80余种语言识别模型进行了升级更新在有评估集的四种语系识别准确率平均提升5%以上如下表所示
一、模型转换
1.模型下载
从https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7 下载要用到的模型要下载的模型有文本检测模型、文字方向模型、文字识别模型我这里只下下载了文本检测与文字识别的模型。 下载好的模型nference.pdiparams为模型参数文件inference.pdmodel为模型结构文件这两个文件在转换onnx的时候都要用到。
2.模型转成onnx
使用paddle2ONNX进行模型转换git地址https://github.com/paddlepaddle/paddle2onnx, 下载源码然后编译转换也可以使用在线转换的方法如果嫌麻烦最好使用在线的转换方法在线地址https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/visualdl/modelconverter/x2paddle
3. onnx转ncnn模型
这里为了之后在移动部署做准备选择使用NCNN做最终的模型推理NCNN封装了很高效的API接品可以方便地在移动设备和嵌入式系统上进行神经网络的部署和推理。适用于移动设备和嵌入式设备。它被设计用于在各种硬件平台上高效地运行神经网络推断inference。NCNN主要特点包括 轻量级和高效性: NCNN被设计为一个轻量级框架具有高度优化的推断性能。它的设计目标是在移动设备和嵌入式设备上实现高效的神经网络推理。 跨平台支持: NCNN支持多种硬件平台包括CPU、GPU、DSP等并且可以在各种操作系统上运行如Windows、Android、iOS、Linux等。 优化和硬件加速: NCNN对各种硬件进行了优化并利用硬件加速特性提高了神经网络推断的性能。 丰富的模型支持: NCNN支持各种常见的深度学习模型如AlexNet、VGG、ResNet、MobileNet等并且兼容一些深度学习框架导出的模型Caffe、TensorFlow、ONNX等。
可以从https://github.com/Tencent/ncnn 获取源码进行编译也可以下载官方编译好的lib进行转换还可以使用在线接口进行转换。在线接地址https://convertmodel.com/。
转出来的模型后缀是.param和.bin文件。
二、文本检测
文本检测是旨在从图像或视频中准确地检测和定位文本的位置和边界框OCR系统中的一个重要组成部分它为后续的文本识别提供了定位和定界的信息。 预处理对输入的图像进行预处理可能包括图像增强、去噪、尺寸标准化等操作以便更好地适应文本检测算法。 文本区域检测使用特定的算法或模型来检测图像中可能包含文本的区域。常见的方法包括基于区域的方法如基于区域的CNNR-CNN系列、基于锚点的方法如SSD和YOLO、以及基于注意力机制的方法如EAST、TextBoxes等。 后处理在获取文本区域的初始预测结果后可以进行后处理步骤来提高检测的准确性和稳定性。这可能包括非极大值抑制NMS来消除重叠的边界框、边框回归以精细调整边界框的位置等。
文本检测类
#ifndef __OCR_DBNET_H__
#define __OCR_DBNET_H__#include base_struct.h
#include ncnn/net.h
#include vector
#include ncnn/cpu.hnamespace NCNNOCR
{class DbNet{public:DbNet();~DbNet() {};int read_model(std::string param_path data/det.param,std::string bin_path data/det.bin, bool use_gpu true);bool detect(cv::Mat src, std::vectorTextBox results, int _target_size 1024);private:ncnn::Net net;const float meanValues[3] { 0.485 * 255, 0.456 * 255, 0.406 * 255 };const float normValues[3] { 1.0 / 0.229 / 255.0, 1.0 / 0.224 / 255.0,1.0 / 0.225 / 255.0 };float boxThresh 0.3f;float boxScoreThresh 0.5f;float unClipRatio 2.0f;int target_size;};
}#endif //__OCR_DBNET_H__
类实现
#include db_net.h
#include tools.hnamespace NCNNOCR
{int DbNet::read_model(std::string param_path, std::string bin_path, bool use_gpu){ncnn::set_cpu_powersave(2);ncnn::set_omp_num_threads(ncnn::get_big_cpu_count());net.opt ncnn::Option();#if NCNN_VULKANnet.opt.use_vulkan_compute use_gpu;
#endifnet.opt.lightmode true;net.opt.num_threads ncnn::get_big_cpu_count();int rp net.load_param(param_path.c_str());int rb net.load_model(bin_path.c_str());if (rp 0 || rb 0){return false;}return true;}std::vectorTextBox inline findRsBoxes(const cv::Mat fMapMat,const cv::Mat norfMapMat,const float boxScoreThresh,const float unClipRatio){const float minArea 3;std::vectorTextBox rsBoxes;rsBoxes.clear();std::vectorstd::vectorcv::Point contours;cv::findContours(norfMapMat, contours, cv::RETR_LIST,cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);for (int i 0; i contours.size(); i) {float minSideLen, perimeter;std::vectorcv::Point minBox getMinBoxes(contours[i], minSideLen, perimeter);if (minSideLen minArea)continue;float score boxScoreFast(fMapMat, contours[i]);if (score boxScoreThresh)continue;//---use clipper start---std::vectorcv::Point clipBox unClip(minBox, perimeter, unClipRatio);std::vectorcv::Point clipMinBox getMinBoxes(clipBox, minSideLen, perimeter);//---use clipper end---if (minSideLen minArea 2)continue;for (int j 0; j clipMinBox.size(); j) {clipMinBox[j].x (clipMinBox[j].x / 1.0);clipMinBox[j].x (std::min)((std::max)(clipMinBox[j].x, 0), norfMapMat.cols);clipMinBox[j].y (clipMinBox[j].y / 1.0);clipMinBox[j].y (std::min)((std::max)(clipMinBox[j].y, 0), norfMapMat.rows);}rsBoxes.emplace_back(TextBox{ clipMinBox, score });}reverse(rsBoxes.begin(), rsBoxes.end());return rsBoxes;}bool DbNet::detect(cv::Mat src, std::vectorTextBox results_, int _target_size){target_size _target_size;int width src.cols;int height src.rows;int w width;int h height;float scale 1.f;const int resizeMode 0; // min 0, max 1if (resizeMode 1) {if (w h) {scale (float)target_size / w;w target_size;h h * scale;}else {scale (float)target_size / h;h target_size;w w * scale;}}else if (resizeMode 0) {if (w h) {scale (float)target_size / w;w target_size;h h * scale;}else {scale (float)target_size / h;w w * scale;h target_size;}}ncnn::Extractor extractor net.create_extractor();ncnn::Mat out;cv::Size in_pad_size;int wpad (w 31) / 32 * 32 - w;int hpad (h 31) / 32 * 32 - h;ncnn::Mat in_pad_;ncnn::Mat input ncnn::Mat::from_pixels_resize(src.data, ncnn::Mat::PIXEL_RGB, width, height, w, h);// pad to target_size rectanglencnn::copy_make_border(input, in_pad_, hpad / 2, hpad - hpad / 2, wpad / 2,wpad - wpad / 2, ncnn::BORDER_CONSTANT, 0.f);in_pad_.substract_mean_normalize(meanValues, normValues);in_pad_size cv::Size(in_pad_.w, in_pad_.h);extractor.input(x, in_pad_);extractor.extract(sigmoid_0.tmp_0, out);// ncnn::Mat flattened_out out.reshape(out.w * out.h * out.c);//-----boxThresh-----cv::Mat fMapMat(in_pad_size.height, in_pad_size.width, CV_32FC1, (float*)out.data);cv::Mat norfMapMat;norfMapMat fMapMat boxThresh;cv::Mat element cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(2, 2));cv::dilate(norfMapMat, norfMapMat, element, cv::Point(-1, -1), 1);std::vectorTextBox results findRsBoxes(fMapMat, norfMapMat, boxScoreThresh,unClipRatio);for (int i 0; i results.size(); i) {for (int j 0; j results[i].boxPoint.size(); j) {float x float(results[i].boxPoint[j].x - (wpad / 2)) / scale;float y float(results[i].boxPoint[j].y - (hpad / 2)) / scale;x std::max(std::min(x, (float)(width - 1)), 0.f);y std::max(std::min(y, (float)(height - 1)), 0.f);results[i].boxPoint[j].x (int)x;results[i].boxPoint[j].y (int)y;}if (abs(results[i].boxPoint[0].x - results[i].boxPoint[1].x) 3) {continue;}if (abs(results[i].boxPoint[0].y - results[i].boxPoint[3].y) 3) {continue;}results_.push_back(results[i]);}return true;}DbNet::DbNet(){}
}
检测结果
三、文字识别
1. OCR
文字识别是将印刷或手写文本转换为可文本被广泛应用于各种领域包括数字化档案管理、自动化数据录入、图像搜索、身份验证、自动车牌识别、票据处理、手写文字识别。
类声明
#ifndef __OCR_CRNNNET_H__
#define __OCR_CRNNNET_H__#include base_struct.h
#include ncnn/net.h
#include opencv2/opencv.hpp
#include vector
#include ncnn/cpu.h
#include fstreamnamespace NCNNOCR
{class CrnnNet{public:CrnnNet();~CrnnNet() {};int read_model(std::string param_path data/ch_recv4.ncnn.param,std::string bin_path data/ch_recv4.ncnn.bin,std::string key_path data/dict_chi_sim.txt, bool use_gpu false);int read_keys(std::string key_path);bool detect(cv::Mat src, TextLine result);bool detect(std::vectorcv::Mat src, std::vectorTextLine results);private:TextLine scoreToTextLine(const std::vectorfloat outputData, int h, int w);private:ncnn::Net net;const int dstHeight 48;const int dstWidth 320;const float meanValues[3] { 127.5, 127.5, 127.5 };const float normValues[3] { 1.0 / 127.5, 1.0 / 127.5, 1.0 / 127.5 };std::vectorstd::string keys;};
}#endif //__OCR_DBNET_H__类实现
#include crnn_net.hnamespace NCNNOCR
{templateclass ForwardIteratorinline static size_t argmax(ForwardIterator first, ForwardIterator last){return std::distance(first, std::max_element(first, last));}int CrnnNet::read_model(std::string param_path, std::string bin_path,std::string key_path, bool use_gpu){ncnn::set_cpu_powersave(2);ncnn::set_omp_num_threads(ncnn::get_big_cpu_count());net.opt ncnn::Option();#if NCNN_VULKANnet.opt.use_vulkan_compute use_gpu;
#endifnet.opt.num_threads ncnn::get_big_cpu_count();int rp net.load_param(param_path.c_str());int rb net.load_model(bin_path.c_str());int rk read_keys(key_path);if (rp 0 || rb 0 || rk 0){return false;}return true;}int CrnnNet::read_keys(std::string key_path){std::ifstream in(key_path.c_str());std::string line;if (in){while (getline(in, line)){// line中不包括每行的换行符keys.push_back(line);}}else{printf(The keys.txt file was not found\n);}keys.insert(keys.begin(), #);keys.emplace_back( );return keys.size();};TextLine CrnnNet::scoreToTextLine(const std::vectorfloat outputData, int h, int w){int keySize keys.size();std::string strRes;std::vectorfloat scores;int lastIndex -1;int maxIndex;float maxValue;for (int i 0; i h; i){maxIndex 0;maxValue -1000.f;maxIndex int(argmax(outputData.begin() i * w, outputData.begin() i * w w));maxValue float(*std::max_element(outputData.begin() i * w, outputData.begin() i * w w)); // / partition;if (maxIndex 0 maxIndex keySize (!(maxIndex lastIndex))){/* std::cout maxIndex std::endl;*/scores.emplace_back(maxValue);//std::cout keys[maxIndex] std::endl;strRes.append(keys[maxIndex]);}lastIndex maxIndex;}return { strRes, scores };}bool CrnnNet::detect(cv::Mat src, TextLine result){int resized_w 0;float ratio src.cols / float(src.rows);resized_w ceil(dstHeight * ratio);cv::Size tmp cv::Size(resized_w, dstHeight);ncnn::Mat input ncnn::Mat::from_pixels_resize(src.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB,src.cols, src.rows, tmp.width, tmp.height);input.substract_mean_normalize(meanValues, normValues);ncnn::Extractor extractor net.create_extractor();extractor.input(in0, input);ncnn::Mat out;extractor.extract(out0, out);float* floatArray (float*)out.data;std::vectorfloat outputData(floatArray, floatArray out.h * out.w);result scoreToTextLine(outputData, out.h, out.w);return true;}bool CrnnNet::detect(std::vectorcv::Mat src,std::vectorTextLine results){int sizeLen src.size();// results.resize(sizeLen);for (size_t i 0; i sizeLen; i){TextLine textline;if (detect(src[i], textline)){results.emplace_back(textline);}else{return false;}}return true;}CrnnNet::CrnnNet(){}
}
2.在图像画中文
识别后想要比对识别的结果可以把文字画到当前图像但OpenCV没有提供画中文的方法甩以要自己写一个画中文的方法
#include put_text.hvoid get_string_size(HDC hDC, const char* str, int* w, int* h)
{SIZE size;GetTextExtentPoint32A(hDC, str, strlen(str), size);if (w ! 0) *w size.cx;if (h ! 0) *h size.cy;
}void put_text_ch(Mat dst, const char* str, Point org, Scalar color, int fontSize, const char* fn, bool italic, bool underline)
{CV_Assert(dst.data ! 0 (dst.channels() 1 || dst.channels() 3));int x, y, r, b;if (org.x dst.cols || org.y dst.rows) return;x org.x 0 ? -org.x : 0;y org.y 0 ? -org.y : 0;LOGFONTA lf;lf.lfHeight -fontSize;lf.lfWidth 0;lf.lfEscapement 0;lf.lfOrientation 0;lf.lfWeight 5;lf.lfItalic italic; //斜体lf.lfUnderline underline; //下划线lf.lfStrikeOut 0;lf.lfCharSet DEFAULT_CHARSET;lf.lfOutPrecision 0;lf.lfClipPrecision 0;lf.lfQuality PROOF_QUALITY;lf.lfPitchAndFamily 0;strcpy_s(lf.lfFaceName, fn);HFONT hf CreateFontIndirectA(lf);HDC hDC CreateCompatibleDC(0);HFONT hOldFont (HFONT)SelectObject(hDC, hf);int strBaseW 0, strBaseH 0;int singleRow 0;char buf[1 12];strcpy_s(buf, str);char *bufT[1 12]; // 这个用于分隔字符串后剩余的字符可能会超出。//处理多行{int nnh 0;int cw, ch;const char* ln strtok_s(buf, \n, bufT);while (ln ! 0){get_string_size(hDC, ln, cw, ch);strBaseW max(strBaseW, cw);strBaseH max(strBaseH, ch);ln strtok_s(0, \n, bufT);nnh;}singleRow strBaseH;strBaseH * nnh;}if (org.x strBaseW 0 || org.y strBaseH 0){SelectObject(hDC, hOldFont);DeleteObject(hf);DeleteObject(hDC);return;}r org.x strBaseW dst.cols ? dst.cols - org.x - 1 : strBaseW - 1;b org.y strBaseH dst.rows ? dst.rows - org.y - 1 : strBaseH - 1;org.x org.x 0 ? 0 : org.x;org.y org.y 0 ? 0 : org.y;BITMAPINFO bmp { 0 };BITMAPINFOHEADER bih bmp.bmiHeader;int strDrawLineStep strBaseW * 3 % 4 0 ? strBaseW * 3 : (strBaseW * 3 4 - ((strBaseW * 3) % 4));bih.biSize sizeof(BITMAPINFOHEADER);bih.biWidth strBaseW;bih.biHeight strBaseH;bih.biPlanes 1;bih.biBitCount 24;bih.biCompression BI_RGB;bih.biSizeImage strBaseH * strDrawLineStep;bih.biClrUsed 0;bih.biClrImportant 0;void* pDibData 0;HBITMAP hBmp CreateDIBSection(hDC, bmp, DIB_RGB_COLORS, pDibData, 0, 0);CV_Assert(pDibData ! 0);HBITMAP hOldBmp (HBITMAP)SelectObject(hDC, hBmp);//color.val[2], color.val[1], color.val[0]SetTextColor(hDC, RGB(255, 255, 255));SetBkColor(hDC, 0);//SetStretchBltMode(hDC, COLORONCOLOR);strcpy_s(buf, str);const char* ln strtok_s(buf, \n, bufT);int outTextY 0;while (ln ! 0){TextOutA(hDC, 0, outTextY, ln, strlen(ln));outTextY singleRow;ln strtok_s(0, \n, bufT);}uchar* dstData (uchar*)dst.data;int dstStep dst.step / sizeof(dstData[0]);unsigned char* pImg (unsigned char*)dst.data org.x * dst.channels() org.y * dstStep;unsigned char* pStr (unsigned char*)pDibData x * 3;for (int tty y; tty b; tty){unsigned char* subImg pImg (tty - y) * dstStep;unsigned char* subStr pStr (strBaseH - tty - 1) * strDrawLineStep;for (int ttx x; ttx r; ttx){for (int n 0; n dst.channels(); n) {double vtxt subStr[n] / 255.0;int cvv vtxt * color.val[n] (1 - vtxt) * subImg[n];subImg[n] cvv 255 ? 255 : (cvv 0 ? 0 : cvv);}subStr 3;subImg dst.channels();}}SelectObject(hDC, hOldBmp);SelectObject(hDC, hOldFont);DeleteObject(hf);DeleteObject(hBmp);DeleteDC(hDC);
}3.字符转换
识别的字符属于UTF8在windows下要转成ASCII才能正常显示不乱码在C中可以使用标准库中的一些函数来处理字符编码的转换但需要注意UTF-8和ASCII字符编码之间的差异。因为UTF-8是一种更广泛支持字符的编码方式所以在进行转换时需要确保要转换的文本仅包含ASCII字符。
#include EncodeConversion.h
#include Windows.h//utf8 转 Unicode
extern std::wstring Utf8ToUnicode(const std::string utf8string)
{int widesize ::MultiByteToWideChar(CP_UTF8, 0, utf8string.c_str(), -1, NULL, 0);if (widesize ERROR_NO_UNICODE_TRANSLATION){throw std::exception(Invalid UTF-8 sequence.);}if (widesize 0){throw std::exception(Error in conversion.);}std::vectorwchar_t resultstring(widesize);int convresult ::MultiByteToWideChar(CP_UTF8, 0, utf8string.c_str(), -1, resultstring[0], widesize);if (convresult ! widesize){throw std::exception(La falla!);}return std::wstring(resultstring[0]);
}//unicode 转为 ascii
extern std::string WideByteToAcsi(std::wstring wstrcode)
{int asciisize ::WideCharToMultiByte(CP_OEMCP, 0, wstrcode.c_str(), -1, NULL, 0, NULL, NULL);if (asciisize ERROR_NO_UNICODE_TRANSLATION){throw std::exception(Invalid UTF-8 sequence.);}if (asciisize 0){throw std::exception(Error in conversion.);}std::vectorchar resultstring(asciisize);int convresult ::WideCharToMultiByte(CP_OEMCP, 0, wstrcode.c_str(), -1, resultstring[0], asciisize, NULL, NULL);if (convresult ! asciisize){throw std::exception(La falla!);}return std::string(resultstring[0]);
}//utf-8 转 ascii
extern std::string UTF8ToASCII(std::string strUtf8Code)
{std::string strRet();//先把 utf8 转为 unicodestd::wstring wstr Utf8ToUnicode(strUtf8Code);//最后把 unicode 转为 asciistrRet WideByteToAcsi(wstr);return strRet;
}//ascii 转 Unicode
extern std::wstring AcsiToWideByte(std::string strascii)
{int widesize MultiByteToWideChar(CP_ACP, 0, (char*)strascii.c_str(), -1, NULL, 0);if (widesize ERROR_NO_UNICODE_TRANSLATION){throw std::exception(Invalid UTF-8 sequence.);}if (widesize 0){throw std::exception(Error in conversion.);}std::vectorwchar_t resultstring(widesize);int convresult MultiByteToWideChar(CP_ACP, 0, (char*)strascii.c_str(), -1, resultstring[0], widesize);if (convresult ! widesize){throw std::exception(La falla!);}return std::wstring(resultstring[0]);
}//Unicode 转 Utf8
extern std::string UnicodeToUtf8(const std::wstring widestring)
{int utf8size ::WideCharToMultiByte(CP_UTF8, 0, widestring.c_str(), -1, NULL, 0, NULL, NULL);if (utf8size 0){throw std::exception(Error in conversion.);}std::vectorchar resultstring(utf8size);int convresult ::WideCharToMultiByte(CP_UTF8, 0, widestring.c_str(), -1, resultstring[0], utf8size, NULL, NULL);if (convresult ! utf8size){throw std::exception(La falla!);}return std::string(resultstring[0]);
}//ascii 转 Utf8
extern std::string ASCIIToUTF8(std::string strAsciiCode)
{std::string strRet();//先把 ascii 转为 unicodestd::wstring wstr AcsiToWideByte(strAsciiCode);//最后把 unicode 转为 utf8strRet UnicodeToUtf8(wstr);return strRet;
}三、整体测试
#include iostream
#include crnn_net.h
#include db_net.h
#include tools.h
#include put_text.h
#include EncodeConversion.hint main()
{NCNNOCR::DbNet det_net;NCNNOCR::CrnnNet rec_net;rec_net.read_model();det_net.read_model();cv::Mat img cv::imread(235.jpg);if (img.empty()){std::cout empty std::endl;return 0;}cv::Mat drawImg img.clone();std::vector NCNNOCR::TextBox boxResult;std::vector NCNNOCR::TextLine recResult;det_net.detect(img, boxResult,2560);recResult.resize(boxResult.size());for (size_t i 0; i boxResult.size(); i) {cv::Mat partImg NCNNOCR::getRotateCropImage(img, boxResult[i].boxPoint);rec_net.detect(partImg, recResult[i]);cv::polylines(drawImg, boxResult[i].boxPoint, true, cv::Scalar(0,0,255),4);std::string text UTF8ToASCII(recResult.at(i).text);std::cout text std::endl;if (text.empty()){continue;}put_text_ch(drawImg, text.c_str(), boxResult[i].boxPoint[0], cv::Scalar(0, 0, 255), 80);}cv::namedWindow(result, 0);cv::imshow(result, drawImg);cv::waitKey();return 0;
}
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