【PPOCR】PPOCRLabel安装使用流程
本帖最后由 云天徽上 于 2024-8-27 10:04 编辑1.安装与运行
准备：
安装conda
创建虚拟环境conda create -n google_ocr python=3.9
激活虚拟环境 conda activate google_ocr
1.1 安装PaddlePaddle
pip install --upgrade pip
# 如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
# 如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装(一般需要GPU环境才可以更好的使用PPOCRLabel）
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
更多的版本需求，请参照安装文档中的说明进行操作。
1.2 安装与运行PPOCRLabel
PPOCRLabel可通过whl包与Python脚本两种方式启动，whl包形式启动更加方便，python脚本启动便于二次开发
1.2.1 通过whl包安装与运行
Windows
pip install PPOCRLabel# 安装
# 选择标签模式来启动
PPOCRLabel --lang en# 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
PPOCRLabel --lang en --kie True# 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签
注意：通过whl包安装PPOCRLabel会自动下载 paddleocr whl包，其中shapely依赖可能会出现 找不到指定模块的问题。 的错误，建议从这里下载并安装；en表示加载英文识别模型，ch表示加载中文识别模型；
Ubuntu Linux
pip3 install PPOCRLabel
pip3 install trash-cli
# 选择标签模式来启动
PPOCRLabel --lang ch# 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
PPOCRLabel --lang ch --kie True# 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签
MacOS
pip3 install PPOCRLabel
pip3 install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32 # 如果下载过慢请添加"-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple"
# 选择标签模式来启动
PPOCRLabel --lang ch# 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
PPOCRLabel --lang ch --kie True# 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签
1.2.2 通过Python脚本运行PPOCRLabel
如果你对PPOCRLabel文件有所更改（例如指定新的内置模型），通过Python脚本运行会更加方便的看到更改的结果。如果仍然需要通过whl包启动，则需要先卸载当前环境中的whl包，然后参考下节重新编译whl包。
cd ./PPOCRLabel# 切换到PPOCRLabel目录
python PPOCRLabel.py --lang en
1.2.3 本地构建whl包并安装
编译与安装新的whl包，其中0.0.0为版本号，可在 setup.py 中指定新版本。
cd ./PPOCRLabel
python3 setup.py bdist_wheel
pip3 install dist/PPOCRLabel-0.0.0-py2.py3-none-any.whl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
2. 使用 具体的标注流程参考文末
2.1 操作步骤
如果您只需要标注文字信息和位置，推荐按照以下步骤展开：
安装与运行：使用上述命令安装与运行程序。
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.
自动标注：点击 ”自动标注“，使用PP-OCR超轻量模型对图片文件名前图片状态为 “X” 的图片进行自动标注。
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。
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。
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”，PP-OCR模型会对当前图片中的所有检测框重新识别。
内容更改：单击识别结果，对不准确的识别结果进行手动更改。
确认标记：点击 “确认”，图片状态切换为 “√”，跳转至下一张。
删除：点击 “删除图像”，图片将会被删除至回收站。
导出结果：用户可以通过菜单中“文件-导出标记结果”手动导出，同时也可以点击“文件 - 自动导出标记结果”开启自动导出。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” - "导出识别结果"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。
2.2 表格标注（视频演示）
表格标注针对表格的结构化提取，将图片中的表格转换为Excel格式，因此标注时需要配合外部软件打开Excel同时完成。在PPOCRLabel软件中完成表格中的文字信息标注（文字与位置）、在Excel文件中完成表格结构信息标注，推荐的步骤为：
表格识别：打开表格图片后，点击软件右上角 表格识别 按钮，软件调用PP-Structure中的表格识别模型，自动为表格打标签，同时弹出Excel
更改标注结果：以表格中的单元格为单位增加标注框（即一个单元格内的文字都标记为一个框）。标注框上鼠标右键后点击 单元格重识别 可利用模型自动识别单元格内的文字。
注意：如果表格中存在空白单元格，同样需要使用一个标注框将其标出，使得单元格总数与图像中保持一致。
调整单元格顺序：点击软件视图-显示框编号 打开标注框序号，在软件界面右侧拖动 识别结果 一栏下的所有结果，使得标注框编号按照从左到右，从上到下的顺序排列，按行依次标注。
标注表格结构：在外部Excel软件中，将存在文字的单元格标记为任意标识符（如 1 ），保证Excel中的单元格合并情况与原图相同即可（即不需要Excel中的单元格文字与图片中的文字完全相同）
导出JSON格式：关闭所有表格图像对应的Excel，点击 文件-导出表格标注，生成gt.txt标注文件。
2.3 注意
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。
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。
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。
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。
!(data/attachment/forum/202408/27/095939h4523a3te3ay5nc3.png)
3. 说明
3.1 快捷键
!(data/attachment/forum/202408/27/100034e4wfmez5be7s4xb3.png)
3.2 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：如果用户想将内置模型更换为自己的推理模型，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 或者PPStructure实现，例如指定检测模型：self.ocr = PaddleOCR(det=True, cls=True, use_gpu=gpu, lang=lang) ，在 det_model_dir 中传入自己的模型即可。
3.3 导出标记结果
PPOCRLabel支持三种导出方式：
自动导出：点击“文件 - 自动导出标记结果”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张图片后进行自动导出。
默认情况下自动导出功能为关闭状态
手动导出：点击“文件 - 导出标记结果”手动导出标记。
关闭应用程序导出
3.4 数据集划分
在终端中输入以下命令执行数据集划分脚本：
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
python gen_ocr_train_val_test.py --trainValTestRatio 6:2:2 --datasetRootPath ../train_data
参数说明：
trainValTestRatio 是训练集、验证集、测试集的图像数量划分比例，根据实际情况设定，默认是6:2:2
datasetRootPath 是PPOCRLabel标注的完整数据集存放路径。默认路径是 PaddleOCR/train_data 分割数据集前应有如下结构：
|-train_data
|-crop_img
|- word_001_crop_0.png
|- word_002_crop_0.jpg
|- word_003_crop_0.jpg
| ...
| Label.txt
| rec_gt.txt
|- word_001.png
|- word_002.jpg
|- word_003.jpg
| ...
3.5 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**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
3.6 具体操作步骤：
A) 启动PPOCRLabel软件
!(data/attachment/forum/202408/27/100059qqql4qhruhqhvazl.png)
B)导入文件 file >>open_dir
C)标注：
PPOCRLabel可以自动标注”Auto Recognition”，在PPOCRLabel自动标注完成后再对标注错误的文字进行修改，点击已识别文字框或者新增“recate rectbox/ployogbox”，可新增框后进行“re-recognition”也可在对应的识别结果区域进行修改。对图片完成标注后点击右下角确认”check”按钮即可保存标注结果。
D)导出结果： file >>Export Recognition Result
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