160 lines
9.4 KiB
Markdown
160 lines
9.4 KiB
Markdown
[English](README.md) | 简体中文
|
||
|
||
# PPOCRLabel
|
||
|
||
PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置PPOCR模型对数据自动标注和重新识别。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。
|
||
|
||
<img src="./data/gif/steps.gif" width="100%"/>
|
||
|
||
#### 近期更新
|
||
|
||
- 2021.2.5：新增批处理与撤销功能（by [Evezerest](https://github.com/Evezerest))
|
||
- 批处理功能：按住Ctrl键选择标记框后可批量移动、复制、删除。
|
||
- 撤销功能：在绘制四点标注框过程中或对框进行编辑操作后，按下Ctrl+Z可撤销上一部操作。
|
||
- 修复图像旋转和尺寸问题、优化编辑标记框过程（by [ninetailskim](https://github.com/ninetailskim)、 [edencfc](https://github.com/edencfc)）
|
||
- 2021.1.11：优化标注体验（by [edencfc](https://github.com/edencfc)）：
|
||
- 用户可在“视图 - 弹出标记输入框”选择在画完检测框后标记输入框是否弹出。
|
||
- 识别结果与检测框同步滚动。
|
||
- 识别结果更改为单击修改。（如果无法修改，请切换为系统自带输入法，或再次切回原输入法）
|
||
- 2020.12.18： 支持对单个标记框进行重新识别（by [ninetailskim](https://github.com/ninetailskim)），完善快捷键。
|
||
|
||
#### 尽请期待
|
||
|
||
- 锁定框模式：针对同一场景数据，被锁定的检测框的大小与位置能在不同图片之间传递。
|
||
|
||
如果您对以上内容感兴趣或对完善工具有不一样的想法，欢迎加入我们的SIG队伍与我们共同开发。可以在[此处](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1728)完成问卷和前置任务，经过我们确认相关内容后即可正式加入，享受SIG福利，共同为OCR开源事业贡献（特别说明：针对PPOCRLabel的改进也属于PaddleOCR前置任务）
|
||
|
||
|
||
## 安装
|
||
|
||
### 1. 安装PaddleOCR
|
||
PPOCRLabel内置PaddleOCR模型，故请参考[PaddleOCR安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/installation.md)准备好PaddleOCR，并确保PaddleOCR安装成功。
|
||
|
||
### 2. 安装PPOCRLabel
|
||
#### Windows
|
||
|
||
```
|
||
pip install pyqt5
|
||
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
|
||
python PPOCRLabel.py --lang ch
|
||
```
|
||
|
||
#### 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 --lang ch
|
||
```
|
||
|
||
#### 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==4.2.0.32 # 安装headless版本的open-cv
|
||
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
|
||
python3 PPOCRLabel.py --lang ch
|
||
```
|
||
|
||
## 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<sup>[1]</sup>.
|
||
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<sup>[2]</sup>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Q，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<sup>[3]</sup>。
|
||
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. **确认标记**：点击 “确认”，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. 保存结果：用户可以通过菜单中“文件-保存标记结果”手动保存，同时也可以点击“文件 - 自动保存标记结果”开启自动保存。手动确认过的标记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 “文件” - "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*中<sup>[4]</sup>。
|
||
|
||
### 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产生的文件放置于标记图片文件夹下，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5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“文件” - "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
|
||
|
||
### 快捷键
|
||
|
||
| 快捷键 | 说明 |
|
||
| ---------------- | ---------------------------- |
|
||
| Ctrl + shift + R | 对当前图片的所有标记重新识别 |
|
||
| W | 新建矩形框 |
|
||
| Q | 新建四点框 |
|
||
| Ctrl + E | 编辑所选框标签 |
|
||
| Ctrl + R | 重新识别所选标记 |
|
||
| Ctrl + C | 复制并粘贴选中的标记框 |
|
||
| Ctrl + 鼠标左键 | 多选标记框 |
|
||
| Backspace | 删除所选框 |
|
||
| Ctrl + V | 确认本张图片标记 |
|
||
| Ctrl + Shift + d | 删除本张图片 |
|
||
| D | 下一张图片 |
|
||
| A | 上一张图片 |
|
||
| Ctrl++ | 缩小 |
|
||
| Ctrl-- | 放大 |
|
||
| ↑→↓← | 移动标记框 |
|
||
|
||
### 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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/models_list.md).
|
||
|
||
- 自定义模型：用户可根据[自定义模型代码使用](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/whl.md#%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%A8%A1%E5%9E%8B)，通过修改PPOCRLabel.py中针对[PaddleOCR类的实例化](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/PPOCRLabel/PPOCRLabel.py#L110)替换成自己训练的模型。
|
||
|
||
### 保存方式
|
||
|
||
PPOCRLabel支持三种保存方式：
|
||
|
||
- 自动保存：点击“文件 - 自动保存标记结果”后，用户每确认过一张图片，程序自动将标记结果写入Label.txt中。若未开启此选项，则检测到用户手动确认过5张图片后进行自动保存。
|
||
- 手动保存：点击“文件 - 保存标记结果”手动保存标记。
|
||
- 关闭应用程序保存
|
||
|
||
### 导出部分识别结果
|
||
|
||
针对部分难以识别的数据，通过在识别结果的复选框中**取消勾选**相应的标记，其识别结果不会被导出。
|
||
|
||
*注意：识别结果中的复选框状态仍需用户手动点击保存后才能保留*
|
||
|
||
### 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。
|
||
|
||
- 针对Linux用户：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
|
||
```
|
||
|
||
- 如果出现 ```Missing string id``` 开头的错误，需要重新编译资源：
|
||
```
|
||
pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
|
||
```
|
||
|
||
- 如果出现``` module 'cv2' has no attribute 'INTER_NEAREST'```错误，需要首先删除所有opencv相关包，然后重新安装4.2.0.32版本的headless opencv
|
||
```
|
||
pip install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32
|
||
```
|
||
|
||
### 参考资料
|
||
|
||
1.[Tzutalin. LabelImg. Git code (2015)](https://github.com/tzutalin/labelImg)
|