--- comments: true --- # 文本检测模块使用教程 ## 一、概述 文本检测模块是OCR（光学字符识别）系统中的关键组成部分，负责在图像中定位和标记出包含文本的区域。该模块的性能直接影响到整个OCR系统的准确性和效率。文本检测模块通常会输出文本区域的边界框（Bounding Boxes），这些边界框将作为输入传递给文本识别模块进行后续处理。 ## 二、支持模型列表
模型模型下载链接 检测Hmean（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式]		 模型存储大小（M) 介绍
PP-OCRv5_server_det推理模型/训练模型 83.8 89.55 / 70.19 371.65 / 371.65 84.3 PP-OCRv5 的服务端文本检测模型，精度更高，适合在性能较好的服务器上部署
PP-OCRv5_mobile_det推理模型/训练模型 79.0 8.79 / 3.13 51.00 / 28.58 4.7 PP-OCRv5 的移动端文本检测模型，效率更高，适合在端侧设备部署
PP-OCRv4_server_det推理模型/训练模型 69.2 83.34 / 80.91 442.58 / 442.58 109 PP-OCRv4 的服务端文本检测模型，精度更高，适合在性能较好的服务器上部署
PP-OCRv4_mobile_det推理模型/训练模型 63.8 8.79 / 3.13 51.00 / 28.58 4.7 PP-OCRv4 的移动端文本检测模型，效率更高，适合在端侧设备部署
测试环境说明:
模式 GPU配置 CPU配置 加速技术组合
常规模式 FP32精度 / 无TRT加速 FP32精度 / 8线程 PaddleInference
高性能模式 选择先验精度类型和加速策略的最优组合 FP32精度 / 8线程 选择先验最优后端（Paddle/OpenVINO/TRT等）
## 三、快速开始 > ❗ 在快速开始前，请先安装 PaddleOCR 的 wheel 包，详细请参考 [安装教程](../installation.md)。 使用一行命令即可快速体验： ```bash paddleocr text_detection -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_001.png ``` 您也可以将文本检测的模块中的模型推理集成到您的项目中。运行以下代码前，请您下载[示例图片](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_001.png)到本地。 ```python from paddleocr import TextDetection model = TextDetection(model_name="PP-OCRv5_server_det") output = model.predict("general_ocr_001.png", batch_size=1) for res in output: res.print() res.save_to_img(save_path="./output/") res.save_to_json(save_path="./output/res.json") ``` 运行后，得到的结果为： ```bash {'res': {'input_path': 'general_ocr_001.png', 'page_index': None, 'dt_polys': array([[[ 75, 549], ..., [ 77, 586]], ..., [[ 31, 406], ..., [ 34, 455]]], dtype=int16), 'dt_scores': [0.873949039891189, 0.8948166013613552, 0.8842595305917041, 0.876953790920377]}} ``` 运行结果参数含义如下： - `input_path`：表示输入待预测图像的路径 - `page_index`：如果输入是PDF文件，则表示当前是PDF的第几页，否则为 `None` - `dt_polys`：表示预测的文本检测框，其中每个文本检测框包含一个四边形的四个顶点。其中每个顶点都是一个列表，分别表示该顶点的x坐标和y坐标 - `dt_scores`：表示预测的文本检测框的置信度 可视化图片如下： 相关方法、参数等说明如下： * `TextDetection`实例化文本检测模型（此处以`PP-OCRv5_server_det`为例），具体说明如下：
参数 参数说明 参数类型 默认值
model_name 模型名称。所有支持的文本检测模型名称，如 PP-OCRv5_mobile_det。 str None
model_dir 模型存储路径 str None
device 用于推理的设备。
例如：cpu、gpu、npu、gpu:0、gpu:0,1。
如指定多个设备，将进行并行推理。
默认情况下，优先使用 GPU 0；若不可用则使用 CPU。 		str None
enable_hpi 是否启用高性能推理。 bool False
use_tensorrt 是否启用 Paddle Inference 的 TensorRT 子图引擎。
对于 CUDA 11.8 版本的飞桨，兼容的 TensorRT 版本为 8.x（x>=6），建议安装 TensorRT 8.6.1.6。
对于 CUDA 12.6 版本的飞桨，兼容的 TensorRT 版本为 10.x（x>=5），建议安装 TensorRT 10.5.0.18。 		bool False
min_subgraph_size 当使用 Paddle Inference 的 TensorRT 子图引擎时，设置的最小子图大小。 int 3
precision 当使用 Paddle Inference 的 TensorRT 子图引擎时设置的计算精度。
可选项：fp32、fp16 等。		 str fp32
enable_mkldnn 是否启用 MKL-DNN 加速推理。如果 MKL-DNN 不可用或模型不支持通过 MKL-DNN 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。
 bool True
cpu_threads 在 CPU 上推理时使用的线程数量。 int 10
limit_side_len 检测的图像边长限制：int 表示边长限制数值，如果设置为None, 将默认使用PaddleOCR官方模型配置中的该参数值。 int / None None
limit_type 检测的图像边长限制,检测的边长限制类型，"min" 表示保证图像最短边不小于det_limit_side_len,"max"表示保证图像最长边不大于limit_side_len。如果设置为None, 将默认使用PaddleOCR官方模型配置中的该参数值。 str / None None
max_side_limit 检测的图像边长最大值限制：int 限制输入检测模型的图片最长边，如果设置为None, 将默认使用PaddleOCR官方模型配置中的该参数值。 int / None None
thresh 像素得分阈值。输出概率图中得分大于该阈值的像素点被认为是文本像素。可选大于0的float任意浮点数，如果设置为None, 将默认使用PaddleOCR官方模型配置中的该参数值。 float / None None
box_thresh 检测结果边框内，所有像素点的平均得分大于该阈值时，该结果会被认为是文字区域。可选大于0的float任意浮点数，如果设置为None, 将默认使用PaddleOCR官方模型配置中的该参数值。 float / None None
unclip_ratio Vatti clipping算法的扩张系数，使用该方法对文字区域进行扩张。可选大于0的任意浮点数。如果设置为None, 将默认使用PaddleOCR官方模型配置中的该参数值。 float / None None
input_shape 模型输入图像尺寸，格式为 (C, H, W)。若为 None 将默认使用PaddleOCR官方模型配置中的该参数值。 tuple / None None
* 其中，`model_name` 必须指定，指定 `model_name` 后，默认使用 PaddleX 内置的模型参数，在此基础上，指定 `model_dir` 时，使用用户自定义的模型。 * 调用文本检测模型的 `predict()` 方法进行推理预测，该方法会返回一个结果列表。另外，本模块还提供了 `predict_iter()` 方法。两者在参数接受和结果返回方面是完全一致的，区别在于 `predict_iter()` 返回的是一个 `generator`，能够逐步处理和获取预测结果，适合处理大型数据集或希望节省内存的场景。可以根据实际需求选择使用这两种方法中的任意一种。`predict()` 方法参数有 `input`、 `batch_size`、 `limit_side_len`、 `limit_type`、 `thresh`、 `box_thresh`、 `max_candidates`、`unclip_ratio`，具体说明如下：
参数 参数说明 参数类型 默认值
input 待预测数据，支持多种输入类型，必填。
  • Python Var：如 numpy.ndarray 表示的图像数据
  • str：如图像文件或者PDF文件的本地路径：/root/data/img.jpg；如URL链接，如图像文件或PDF文件的网络URL：示例；如本地目录，该目录下需包含待预测图像，如本地路径：/root/data/(当前不支持目录中包含PDF文件的预测，PDF文件需要指定到具体文件路径)
  • List：列表元素需为上述类型数据，如[numpy.ndarray, numpy.ndarray]，["/root/data/img1.jpg", "/root/data/img2.jpg"]，["/root/data1", "/root/data2"]
 Python Var|str|list
batch_size 批大小，可设置为任意正整数。 int 1
limit_side_len 检测的图像边长限制：int 表示边长限制数值，如果设置为None, 如果设置为None, 将默认使用模型初始化的该参数值。 int / None None
limit_type 检测的图像边长限制,检测的边长限制类型，"min" 表示保证图像最短边不小于det_limit_side_len,"max"表示保证图像最长边不大于limit_side_len。如果设置为None, 将默认使用模型初始化的该参数值。 str / None None
thresh 像素得分阈值。输出概率图中得分大于该阈值的像素点被认为是文本像素。可选大于0的float任意浮点数，如果设置为None, 将默认使用模型初始化的该参数值。 float / None None
box_thresh 检测结果边框内，所有像素点的平均得分大于该阈值时，该结果会被认为是文字区域。可选大于0的float任意浮点数，如果设置为None, 将默认使用模型初始化的该参数值。 float / None None
unclip_ratio Vatti clipping算法的扩张系数，使用该方法对文字区域进行扩张。可选大于0的任意浮点数。如果设置为None, 将默认使用模型初始化的该参数值。 float / None None
* 对预测结果进行处理，每个样本的预测结果均为对应的Result对象，且支持打印、保存为图片、保存为`json`文件的操作:
方法 方法说明 参数 参数类型 参数说明 默认值
print() 打印结果到终端 format_json bool 是否对输出内容进行使用 JSON 缩进格式化 True
indent int 指定缩进级别，以美化输出的 JSON 数据，使其更具可读性，仅当 format_json 为 True 时有效 4
ensure_ascii bool 控制是否将非 ASCII 字符转义为 Unicode。设置为 True 时，所有非 ASCII 字符将被转义；False 则保留原始字符，仅当format_json为True时有效 False
save_to_json() 将结果保存为json格式的文件 save_path str 保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致 无
indent int 指定缩进级别，以美化输出的 JSON 数据，使其更具可读性，仅当 format_json 为 True 时有效 4
ensure_ascii bool 控制是否将非 ASCII 字符转义为 Unicode。设置为 True 时，所有非 ASCII 字符将被转义；False 则保留原始字符，仅当format_json为True时有效 False
save_to_img() 将结果保存为图像格式的文件 save_path str 保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致 无
* 此外，也支持通过属性获取带结果的可视化图像和预测结果，具体如下：
属性 属性说明
json 获取预测的json格式的结果
img 获取格式为dict的可视化图像
## 四、二次开发 如果以上模型在您的场景上效果仍然不理想，您可以尝试以下步骤进行二次开发，此处以训练 `PP-OCRv5_server_det` 举例，其他模型替换对应配置文件即可。首先，您需要准备文本检测的数据集，可以参考[文本检测 Demo 数据](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/data/ocr_det_dataset_examples.tar)的格式准备，准备好后，即可按照以下步骤进行模型训练和导出，导出后，可以将模型快速集成到上述 API 中。此处以文本检测 Demo 数据示例。在训练模型之前，请确保已经按照[安装文档](../installation.md)安装了 PaddleOCR 所需要的依赖。 ### 4.1 数据集、预训练模型准备 #### 4.1.1 准备数据集 ```shell # 下载示例数据集 wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/data/ocr_det_dataset_examples.tar tar -xf ocr_det_dataset_examples.tar ``` #### 4.1.2 下载预训练模型 ```shell # 下载 PP-OCRv5_server_det 预训练模型 wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv5_server_det_pretrained.pdparams ``` ### 4.2 模型训练 PaddleOCR 对代码进行了模块化，训练 `PP-OCRv5_server_det` 识别模型时需要使用 `PP-OCRv5_server_det` 的[配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml)。 训练命令如下： ```bash #单卡训练 (默认训练方式) python3 tools/train.py -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml \ -o Global.pretrained_model=./PP-OCRv5_server_det_pretrained.pdparams \ Train.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \ Train.dataset.label_file_list='[./ocr_det_dataset_examples/train.txt]' \ Eval.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \ Eval.dataset.label_file_list='[./ocr_det_dataset_examples/val.txt]' #多卡训练，通过--gpus参数指定卡号 python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py \ -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml \ -o Global.pretrained_model=./PP-OCRv5_server_det_pretrained.pdparams \ Train.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \ Train.dataset.label_file_list='[./ocr_det_dataset_examples/train.txt]' \ Eval.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \ Eval.dataset.label_file_list='[./ocr_det_dataset_examples/val.txt]' ``` ### 4.3 模型评估 您可以评估已经训练好的权重，如，`output/PP-OCRv5_server_det/best_accuracy.pdprams`，使用如下命令进行评估： ```bash # 注意将pretrained_model的路径设置为本地路径。若使用自行训练保存的模型，请注意修改路径和文件名为{path/to/weights}/{model_name}。 # demo 测试集评估 python3 tools/eval.py -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml \ -o Global.pretrained_model=output/PP-OCRv5_server_det/best_accuracy.pdparams \ Eval.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \ Eval.dataset.label_file_list='[./ocr_det_dataset_examples/val.txt]' ``` ### 4.4 模型导出 ```bash python3 tools/export_model.py -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml -o \ Global.pretrained_model=output/PP-OCRv5_server_det/best_accuracy.pdparams \ Global.save_inference_dir="./PP-OCRv5_server_det_infer/" ``` 导出模型后，静态图模型会存放于当前目录的`./PP-OCRv5_server_det_infer/`中，在该目录下，您将看到如下文件： ``` ./PP-OCRv5_server_det_infer/ ├── inference.json ├── inference.pdiparams ├── inference.yml ``` 至此，二次开发完成，该静态图模型可以直接集成到 PaddleOCR 的 API 中。 ## 五、FAQ - 通过参数`limit_type`和`limit_side_len`来对图片的尺寸进行限制，`limit_type`可选参数为[`max`, `min`]，`limit_side_len` 为正整数，一般设置为 32 的倍数，比如 960。 如果输入图形分辨率不大，建议使用`limit_type=min` 和 `limit_side_len=960` 节省计算资源的同时能获得最佳检测效果。如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以设置 `limit_side_len` 为想要的值，比如 1216。