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cnocr配置及训练测试

news 来源：原创 2025/7/2 7:29:50

cnocr配置及训练测试

  • 1，相关链接
  • 2，已有模型调用测试
    • （1）下载相关模型
    • （2）Cnstd文本检测模型
    • （3）模型调用解析脚本
  • 3，自定义数据集训练测试
    • （1）标签转换
      • （1-1）标签转换脚本labelme2cnocr.py
      • （1-2）转换为cnocr数据集
    • （2）训练
      • （2-1）训练命令
      • （2-2）训练结果
      • （2-3）训练日志可视化（可略过）
    • （3）测试
      • （3-1）测试脚本
      • （3-2）测试结果

1，相关链接

https://gitee.com/cyahua/cnocr/
cyahua / cnocr

https://github.com/breezedeus/CnOCR#%E5%8F%AF%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%9A%84%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B
使用英文和数字的模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/660022852
CnOCR 纯数字识别新模型（里面包含博主自定义训练的硬币数据集）

纯英文模型检测精度更高，适用于检测字符相关

2，已有模型调用测试

（1）下载相关模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/660022852
在这里插入图片描述

https://pan.baidu.com/s/1wvIjbjw95akE-h_o1HQd9w?pwd=nocr&at=1703123910772#list/path=%2F
在这里插入图片描述

（2）Cnstd文本检测模型

https://github.com/breezedeus/cnstd

由此可知cnocr其内部文本检测使用的就是cnstd工具包，而进行cnocr训练的只有识别模型
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

（3）模型调用解析脚本

手写解析功能用于测试

from cnocr import CnOcr
import cv2#https://gitee.com/cyahua/cnocr?_from=gitee_search
#专用英文的模型#img_fp = './docs/examples/huochepiao.jpeg'
img_fp = 'E:/tupian/ocr2/O16.bmp'ocr = CnOcr(det_model_name='en_PP-OCRv3_det', rec_model_name='en_PP-OCRv3')  # 所
out = ocr.ocr(img_fp)print(out)# 结果处理
#绘制矩形框到图像
# img2 = img_fp.copy()
img_fp2 = cv2.imread(img_fp)
results = ''
for output in out:result_text = output['text']result_position = output['position']# #数组转换成列表list_position = result_position.tolist()print(list_position)print(type(list_position))p0 = (int(list_position[0][0]),int(list_position[0][1]))p1 = (int(list_position[1][0]),int(list_position[1][1]))p2 = (int(list_position[2][0]),int(list_position[2][1]))p3 = (int(list_position[3][0]),int(list_position[3][1]))print(p0)print(p1)print(p2)print(p3)color_l = (0, 200, 0)thickness_l = 2cv2.line(img_fp2, p0, p1, color_l, thickness_l)cv2.line(img_fp2, p1, p2, color_l, thickness_l)cv2.line(img_fp2, p2, p3, color_l, thickness_l)cv2.line(img_fp2, p3, p0, color_l, thickness_l)font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXfontScale = 1color = (255, 0, 0)thickness = 2cv2.putText(img_fp2, result_text, p0, font, fontScale, color, thickness, cv2.LINE_AA)cv2.imshow('demo',img_fp2)
cv2.waitKey(0)

相关测试结果
在这里插入图片描述

3，自定义数据集训练测试

（1）标签转换

（1-1）标签转换脚本labelme2cnocr.py

import cv2
import os
import csvinput_path = "E:/tupian/ocr2/ocr_data"
output_path = "./data"
ratio = 0.1#拆分列表
def split_list(lst, ratios, num_splits):"""将列表按照指定比例和数量拆分成子列表:param lst: 待拆分列表:param ratios: 每个子列表的元素占比，由小数表示的列表:param num_splits: 子列表的数量:return: 拆分后的子列表组成的列表"""if len(ratios) != num_splits:raise ValueError("The length of ratios must equal to num_splits.")total_ratio = sum(ratios)if total_ratio != 1:raise ValueError("The sum of ratios must be equal to 1.")n = len(lst)result = []start = 0for i in range(num_splits):end = start + int(n * ratios[i])result.append(lst[start:end])start = endreturn resultdef read_path(input_path,output_path,ratio):#遍历该目录下的所有图片文件train_list = []for filename in os.listdir(input_path):if '.jpg' in filename:img_filename = filenameimg_path = input_path +'/' + filenametxt_path = input_path +'/' + filename.replace('.jpg','.txt')img_output_path = output_path + "/images/" + img_filenameif not os.path.exists(output_path + "/images"):os.makedirs(output_path + "/images")print(img_path)print(txt_path)#读取保存图像img = cv2.imread(img_path)cv2.imwrite(img_output_path, img)#读取txt文件并保存到tsv#中间用tab隔开（字符空格隔开，使用space表示空格）label = ''with open(txt_path, "r", encoding='utf-8') as f:# read()：读取文件全部内容，以字符串形式返回结果data = f.read()for char in data:if char == ' ':char = '<space>'label = label + char + ' 'label = label.replace(' \n ','')print(label)name_label_list =[]name_label_list.append(img_filename)name_label_list.append(label)print(name_label_list)train_list.append(name_label_list)#按照比例分割开ratios = [1-ratio, ratio]num_splits = 2result = split_list(train_list, ratios, num_splits)#其中，train.tsv是待创建的文件名或项目文件夹中已有的文件名，‘w’代表写入，指定newline=’‘是为了避免每写出一行数据就会有一个空行，delimiter代表分隔符，tsv的分隔符为’\t’，csv的分隔符为’,’。with open(output_path + '/train.tsv', 'w', newline='') as tsvfile:writer = csv.writer(tsvfile, delimiter='\t')writer.writerows(result[0])with open(output_path + '/dev.tsv', 'w', newline='') as tsvfile:writer = csv.writer(tsvfile, delimiter='\t')writer.writerows(result[1])#注意*处如果包含家目录（home）不能写成~符号代替
#必须要写成"/home"的格式，否则会报错说找不到对应的目录
#读取的目录
read_path(input_path, output_path, ratio)
#print(os.getcwd())

（1-2）转换为cnocr数据集

在这里插入图片描述

会生成三个文件，images是图像，dev.tsv是测试集，train.tsv是训练集

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

（2）训练

（2-1）训练命令

在这里插入图片描述

使用cpu进行的训练

(venv) PS G:\pyproject\CnOCR-master> cnocr train -m densenet_lite_136-fc -p data/densenet_lite_136-fc/cnocr-v2.2-densenet_lite_136-fc-epoch=039-complete_match_epoch=0.8597-model.ckpt --index-dir data --train-config-fp data/train_con
fig.json

在这里插入图片描述

（2-2）训练结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

（2-3）训练日志可视化（可略过）

https://blog.csdn.net/qq_44864833/article/details/131295460
wandb快速上手、使用心得（超好用的Tensorboard高替品）
在这里插入图片描述

离线训练完成后，可以通过wandb sync将相关日志文件上传，然后在线查看

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

https://wandb.ai/authorize
登录上方创建账号和key

在这里插入图片描述
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（3）测试

（3-1）测试脚本

from cnocr import CnOcr
import cv2
import os#https://gitee.com/cyahua/cnocr?_from=gitee_search
#专用英文的模型def detect_imgs(input_path,output_path):for filename in os.listdir(input_path):if ('.jpg' in filename) or ('.png' in filename) or ('.bmp' in filename):img_filename = filenameimg_fp = input_path + '/' + filenametxt_path = input_path + '/' + filename.replace('.jpg', '.txt')img_output_path = output_path + "/outimgs/" + img_filenameif not os.path.exists(output_path + "/outimgs"):os.makedirs(output_path + "/outimgs")#img_fp = './docs/examples/huochepiao.jpeg'# img_fp = 'E:/tupian/ocr2/O7.bmp'# #使用已有的模型# ocr = CnOcr(det_model_name='en_PP-OCRv3_det', rec_model_name='en_PP-OCRv3')  # 所en_PP-OCRv3 , en_number_mobile_v2.0, number-densenet_lite_136-fc# out = ocr.ocr(img_fp)# print(out)training_model_fp = "G:/pyproject/CnOCR-master/runs/CnOCR-Rec/5b5uka01/checkpoints/last.ckpt"# #调用自训练的识别模型，对原数据集进行验证（验证使用单行不要使用检测模型）ocr = CnOcr(rec_model_fp=training_model_fp, rec_model_backend='pytorch')  # 调用训练好的识别模型(使用单行的进行)#ocr = CnOcr(rec_model_name='en_PP-OCRv3')out = ocr.ocr_for_single_line(img_fp)# print(out)# results = '--' + out['text']# img_fp2 = cv2.imread(img_fp)# cv2.imwrite(img_output_path, img_fp2)#调用配置好的模型（使用已有的检测模型en_PP-OCRv3_det，效果并不是很好，在原数据集上）#####################################################################ocr = CnOcr(det_model_name = 'en_PP-OCRv3_det', rec_model_name = 'densenet_lite_136-fc', rec_model_fp = training_model_fp, rec_model_backend = 'pytorch')  # 所en_PP-OCRv3 , en_number_mobile_v2.0ocr = CnOcr(det_model_name='en_PP-OCRv3_det', rec_model_fp=training_model_fp, rec_model_backend = 'pytorch') #调用训练好的模型out = ocr.ocr(img_fp)#结果处理#绘制矩形框到图像img_fp2 = cv2.imread(img_fp)results = ''for output in out:result_text = output['text']result_position = output['position']# #数组转换成列表list_position = result_position.tolist()print(list_position)print(type(list_position))p0 = (int(list_position[0][0]),int(list_position[0][1]))p1 = (int(list_position[1][0]),int(list_position[1][1]))p2 = (int(list_position[2][0]),int(list_position[2][1]))p3 = (int(list_position[3][0]),int(list_position[3][1]))print(p0)print(p1)print(p2)print(p3)color_l = (0, 200, 0)thickness_l = 2cv2.line(img_fp2, p0, p1, color_l, thickness_l)cv2.line(img_fp2, p1, p2, color_l, thickness_l)cv2.line(img_fp2, p2, p3, color_l, thickness_l)cv2.line(img_fp2, p3, p0, color_l, thickness_l)font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXfontScale = 1color = (255, 0, 0)thickness = 2cv2.putText(img_fp2, result_text, p0, font, fontScale, color, thickness, cv2.LINE_AA)results = results + '--' + result_text#cv2.imshow('demo',img_fp2)cv2.imwrite(img_output_path,img_fp2)#cv2.waitKey(0)############################################################################################################string_txt = img_output_path.replace('.jpg','') + '_'+ results + '.txt'print(string_txt)with open(string_txt, 'w') as tsvfile:tsvfile.write(results)#input_path = 'G:/pyproject/CnOCR-master/data/images'
input_path = 'E:/tupian/ocr2'
output_path = 'G:/pyproject/CnOCR-master/data'detect_imgs(input_path,output_path)

（3-2）测试结果

使用预训练模型训练300轮次左右得到的测试效果如下，被遮挡的文字识别也是比较准确的。

在这里插入图片描述

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编程日记 2025/7/2 4:54:06

【图像去雾数据集】URHI数据集介绍

URHI数据集对应论文&#xff1a;RESIDE: A Benchmark for Single Image Dehazing&#xff08;2017&#xff09; URHI数据集下载链接&#xff1a;https://sites.google.com/site/boyilics/website-builder/reside 为便于下载&#xff0c;将上述官方提供的链接中百度云链接粘贴如…...

编程日记 2025/6/28 19:41:52

Playwright中Page类的方法

导航和页面操作 goto(url: str, **kwargs: Any): 导航到一个URL。 reload(**kwargs: Any): 重新加载当前页面。 go_back(**kwargs: Any): 导航到会话历史记录中的前一个页面。 go_forward(**kwargs: Any): 导航到会话历史记录中的下一个页面。 set_default_navigation_tim…...

编程日记 2025/6/29 13:11:53

算力介绍与解析

算力&#xff08;Computing Power&#xff09;是指计算机系统在单位时间内处理数据和执行计算任务的能力。算力是衡量计算机性能的重要指标&#xff0c;直接影响计算任务的速度和效率。 算力的分类和单位 a. 基础算力&#xff1a;以CPU的计算能力为主。适用于各个领域的计算。…...

编程日记 2025/6/28 18:57:28

CentOS 上如何查看 SSH 服务使用的端口号？

我们知道&#xff0c;linux操作系统中的SSH默认情况下&#xff0c;端口是使用22&#xff0c;但是有些线上服务器并不是使用的默认端口&#xff0c;那么这个时候&#xff0c;我们应该如何快速知道SSH使用的哪个端口呢&#xff1f; 1、通过配置文件查看 cat /etc/ssh/sshd_confi…...

编程日记 2025/6/28 18:08:14

每日算法Day03

1.19.删除链表的倒数第N个节点 算法链接: 19. 删除链表的倒数第 N 个结点 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 类型: 链表 难度: 中等 思路&#xff1a;采用双指针法&#xff0c;控制两个指针之间的距离为n个节点 易错点&#xff1a;返回节点的确定和头节点的处理&…...

编程日记 2025/6/28 5:35:44

【漏洞复现】Apache Solr 身份认证绕过导致任意文件读取漏洞复现（CVE-2024-45216）

🏘️个人主页： 点燃银河尽头的篝火(●’◡’●) 如果文章有帮到你的话记得点赞👍+收藏💗支持一下哦 【漏洞复现】Apache Solr 身份认证绕过导致任意文件读取漏洞复现（CVE-2024-45216） 一、漏洞概述1.1漏洞简介1.2组件描述1.3漏洞描述二、漏洞复现2.1 应用协议2.2 环境…...

编程日记 2025/6/28 19:31:29

若依将数据库更改为SQLite

文章目录 1. 添加依赖项2. 更新配置文件 application-druid.yml2.1. 配置数据源2.2. 配置连接验证 3. 更新 MybatisPlusConfig4. 解决 mapper 中使用 sysdate() 的问题4.1. 修改 BaseEntity4.2. 修改 Mapper 5. 更新 YML 配置 正文开始&#xff1a; 前提条件&#xff1a;在您的…...

编程日记 2025/7/1 20:21:59

ubuntu远程桌面开启opengl渲染权限

背景 最近用windows的【远程桌面连接】登录ubuntu后&#xff08;xrdp协议&#xff09;&#xff0c;发现gl环境是集显的&#xff0c;但是本地登录ubuntu桌面后是独显&#xff08;英伟达&#xff09;&#xff0c;想要在远程桌面上也用独显渲染环境。 一、查看是独显还是集显环境…...

编程日记 2025/6/30 20:15:02

Scala的泛型

需求:定义一个名为getMiddleEle 的方法用它来获取当前的列表的中间位置的值中间位置的下标 长度/2目标:getMiddleEle(List(1,2,3,4,5)) > 5/2 2 > 下标为2的元素是:3 getMiddleEle(List(1,2,3,4)) > 4/2 2 > 下标为2的元素是:3格式如下: 定义一个函数的格式:def…...

编程日记 2025/7/2 11:37:48

每隔一秒单片机向电脑发送一个16进制递增数据

SCON0x50 SM00 SM11&#xff08;工作方式为方式一&#xff09; REN1允许单片机从电脑接收数据 TB8 RB8 SM2是方式2和方式3直接配置为0 TI为发送中断请求标志位 由硬件配置为1 必须由 软件复位为0&#xff0c;RI为接收中断请求标志位&#xff0c;同理TI UART.c #include &l…...

编程日记 2025/6/30 18:31:42

轻量级日志管理平台：Grafana Loki搭建及应用（详细篇）

前言 Grafana Loki是Grafana Lab团队提供的一个水平可扩展、高可用性、多租户的日志聚合系统&#xff0c;与其他日志系统不同的是&#xff0c;Loki最初设计的理念是为了为日志建立标签索引&#xff0c;而非将原日志内容进行索引。 现在目前成熟的方案基本上都是&#xff1a;L…...

编程日记 2025/6/28 9:30:45

React和Vue.js的相似性和差异性是什么？

React和Vue.js都是现代前端开发中广泛使用的JavaScript框架&#xff0c;它们都旨在提高开发效率和组件化开发。以下是他们的一些相似性和差异性&#xff1a; 相似性 组件化&#xff1a;两者都支持组件化开发&#xff0c;允许开发者将UI拆分成独立的、可复用的组件。虚拟DOM&a…...

编程日记 2025/6/30 1:41:31

跨域 Cookie 共享

跨域请求经常遇到需要携带 cookie 的场景&#xff0c;为了确保跨域请求能够携带用户的认证信息或其他状态&#xff0c;浏览器提供了 withCredentials 这个属性。 如何在 Axios 中使用 withCredentials 为了在跨域请求中携带 cookie&#xff0c;需要在 Axios 配置中设置 withCr…...

编程日记 2025/7/1 4:43:22

全国青少年信息学奥林匹克竞赛（信奥赛）备考实战之计数器与累加器（一）

学习背景&#xff1a; 在现实生活中一些需要计数的场景下我们会用到计数器&#xff0c;如空姐手里记录乘客的计数器&#xff0c;跳绳手柄上的计数器等。累加器是累加器求和&#xff0c;以得到最后的结果。计数器和累加器它们虽然是基础知识&#xff0c;但是应用广泛&#xff0…...

编程日记 2025/7/2 1:39:48

红黑树（Red-Black Tree）

一、概念 红黑树&#xff08;Red Black Tree&#xff09;是一种自平衡的二叉搜索树&#xff0c;通过添加颜色信息来确保在进行插入和删除操作时&#xff0c;树的高度保持在对数级别&#xff0c;从而保证了查找、插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n)。这种树可以很好地解决普…...

编程日记 2025/7/1 7:34:23