PaddleOCR/PPOCRLabel/README.md

5.6 KiB
Raw Blame History

PPOCRLabel

PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具使用python3和pyqt5编写支持矩形框标注和四点标注模式导出格式可直接用于PPOCR检测和识别模型的训练。

安装

1. 安装PaddleOCR

参考PaddleOCR安装文档准备好PaddleOCR

2. 安装PPOCRLabel

Windows + Anaconda

下载安装Anaconda (Python 3+)

conda install pyqt=5
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
python PPOCRLabel.py

Ubuntu Linux

pip3 install pyqt5
pip3 install trash-cli
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
python3 PPOCRLabel.py

macOS

pip3 install pyqt5
pip3 uninstall opencv-python # 由于mac版本的opencv与pyqt有冲突需先手动卸载opencv
pip3 install opencv-contrib-python-headless # 安装headless版本的open-cv
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
python3 PPOCRLabel.py

使用

操作步骤

  1. 安装与运行:使用上述命令安装与运行程序。
  2. 打开文件夹:在菜单栏点击 “文件” - "打开目录" 选择待标记图片的文件夹[1].
  3. 自动标注:点击 ”自动标注“使用PPOCR超轻量模型对图片文件名前图片状态[2]为 “X” 的图片进行自动标注。
  4. 手动标注:点击 “矩形标注”(推荐直接在英文模式下点击键盘中的 “W”)用户可对当前图片中模型未检出的部分进行手动绘制标记框。点击键盘P则使用四点标注模式或点击“编辑” - “四点标注”用户依次点击4个点后双击左键表示标注完成。
  5. 标记框绘制完成后,用户点击 “确认”,检测框会先被预分配一个 “待识别” 标签。
  6. 重新识别:将图片中的所有检测画绘制/调整完成后,点击 “重新识别”PPOCR模型会对当前图片中的所有检测框重新识别[3]
  7. 内容更改:双击识别结果,对不准确的识别结果进行手动更改。
  8. 保存:点击 “保存”,图片状态切换为 “√”,跳转至下一张。
  9. 删除:点击 “删除图像”,图片将会被删除至回收站。
  10. 标注结果:关闭应用程序或切换文件路径后,手动保存过的标签将会被存放在所打开图片文件夹下的Label.txt中。在菜单栏点击 “PaddleOCR” - "保存识别结果"后,会将此类图片的识别训练数据保存在crop_img文件夹下,识别标签保存在rec_gt.txt[4]

注意

[1] PPOCRLabel以文件夹为基本标记单位打开待标记的图片文件夹后不会在窗口栏中显示图片而是在点击 "选择文件夹" 之后直接将文件夹下的图片导入到程序中。

[2] 图片状态表示本张图片用户是否手动保存过,未手动保存过即为 “X”手动保存过为 “√”。点击 “自动标注”按钮后PPOCRLabel不会对状态为 “√” 的图片重新标注。

[3] 点击“重新识别”后,模型会对图片中的识别结果进行覆盖。因此如果在此之前手动更改过识别结果,有可能在重新识别后产生变动。

[4] PPOCRLabel产生的文件包括一下几种请勿手动更改其中内容否则会引起程序出现异常。

文件名 说明
Label.txt 检测标签可直接用于PPOCR检测模型训练。用户每保存10张检测结果后程序会进行自动写入。当用户关闭应用程序或切换文件路径后同样会进行写入。
fileState.txt 图片状态标记文件,保存当前文件夹下已经被用户手动确认过的图片名称。
Cache.cach 缓存文件,保存模型自动识别的结果。
rec_gt.txt 识别标签。可直接用于PPOCR识别模型训练。需用户手动点击菜单栏“PaddleOCR” - "保存识别结果"后产生。
crop_img 识别数据。按照检测框切割后的图片。与rec_gt.txt同时产生。

说明

内置模型

  • 默认模型PPOCRLabel默认使用PaddleOCR中的中英文超轻量OCR模型支持中英文与数字识别多种语言检测。
  • 模型语言切换:用户可通过菜单栏中 "PaddleOCR" - "选择模型" 切换内置模型语言,目前支持的语言包括法文、德文、韩文、日文。具体模型下载链接可参考PaddleOCR模型列表.
  • 自定义模型:用户可根据自定义模型代码使用通过修改PPOCRLabel.py中针对PaddleOCR类的实例化替换成自己训练的模型

错误提示

  • 如果同时使用whl包安装了paddleocr其优先级大于通过paddleocr.py调用PaddleOCR类whl包未更新时会导致程序异常。
  • PPOCRLabel不支持对中文文件名的图片进行自动标注。
  • 如果您在打开软件过程中出现**objc[XXXXX]**开头的错误证明您的opencv版本太高建议安装4.2版本:
pip install opencv-python==4.2.0.32

参考资料

1.Tzutalin. LabelImg. Git code (2015)