河北美丽乡村建设网站,中交路桥建设有限公司是国企吗,医院网站建设合同,企业培训课程种类整个流程介绍 拉取 ufoym/deepo 镜像 -- 因为包含了主流深度学习框架#xff0c;镜像4G出头。拉取 chineseocr 项目代码。修改代码#xff0c;不使用web#xff0c;增加命令行传入图片路径的功能打包成docker镜像。 开始 拉取 ufoym/deepo 镜像 #xff1a;cpu版本为例
do… 整个流程介绍 拉取 ufoym/deepo 镜像 -- 因为包含了主流深度学习框架镜像4G出头。拉取 chineseocr 项目代码。修改代码不使用web增加命令行传入图片路径的功能打包成docker镜像。 开始 拉取 ufoym/deepo 镜像 cpu版本为例
docker hub地址好像需要梯子
https://hub.docker.com/r/ufoym/deepo
docker pull ufoym/deepo:cpu
拉取 chineseocr 项目代码
项目https://github.com/chineseocr/chineseocr
git clone https://github.com/chineseocr/chineseocr.git
修改代码不使用web增加命令行传入图片路径的功能
先 run 一个容器
docker run -itd -v /home/wind/winds/ocr/chineseocr-app:/data --name ocr ufoym/deepo:cpu 进入容器开发
docker exec -it ocr /bin/bash
安装一些库 ps. 把web注释掉 pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
把官方的 test.ipynb 文件改为 .py 文件使用argparse解析命令行输入的命令
下面代码保存为 run.py 文件
import os
import json
import time
from config import *
from application import trainTicket,idcard import argparseif __name__ __main__:parser argparse.ArgumentParser()parser.add_argument(--img_path,-img_path, typestr, defaulttest.jpeg)args parser.parse_args()if yoloTextFlag keras or AngleModelFlagtf or ocrFlagkeras:os.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES] if yoloTextFlagopencv:scale,maxScale IMGSIZEfrom text.opencv_dnn_detect import text_detectelif yoloTextFlagdarknet:scale,maxScale IMGSIZEfrom text.darknet_detect import text_detectelif yoloTextFlagkeras:scale,maxScale IMGSIZE[0],2048from text.keras_detect import text_detectelse:print( err,text engine in keras\opencv\darknet)from text.opencv_dnn_detect import angle_detectfrom crnn.keys import alphabetChinese,alphabetEnglishif ocrFlagkeras:from crnn.network_keras import CRNNif chineseModel:alphabet alphabetChineseif LSTMFLAG:ocrModel ocrModelKerasLstmelse:ocrModel ocrModelKerasDenseelse:ocrModel ocrModelKerasEngalphabet alphabetEnglishLSTMFLAG Trueelif ocrFlagtorch:from crnn.network_torch import CRNNif chineseModel:alphabet alphabetChineseif LSTMFLAG:ocrModel ocrModelTorchLstmelse:ocrModel ocrModelTorchDenseelse:ocrModel ocrModelTorchEngalphabet alphabetEnglishLSTMFLAG Trueelif ocrFlagopencv:from crnn.network_dnn import CRNNocrModel ocrModelOpencvalphabet alphabetChineseelse:print( err,ocr engine in keras\opencv\darknet)nclass len(alphabet)1 if ocrFlagopencv:crnn CRNN(alphabetalphabet)else:crnn CRNN( 32, 1, nclass, 256, leakyReluFalse,lstmFlagLSTMFLAG,GPUGPU,alphabetalphabet)if os.path.exists(ocrModel):crnn.load_weights(ocrModel)else:print(download model or tranform model with tools!)ocr crnn.predict_jobfrom main import TextOcrModelmodel TextOcrModel(ocr,text_detect,angle_detect)import cv2import timep args.img_pathimg cv2.imread(p)h,w img.shape[:2]timeTake time.time()scale608maxScale2048result,angle model.model(img,detectAngleTrue,##是否进行文字方向检测scalescale,maxScalemaxScale,MAX_HORIZONTAL_GAP80,##字符之间的最大间隔用于文本行的合并MIN_V_OVERLAPS0.6,MIN_SIZE_SIM0.6,TEXT_PROPOSALS_MIN_SCORE0.1,TEXT_PROPOSALS_NMS_THRESH0.7,TEXT_LINE_NMS_THRESH 0.9,##文本行之间测iou值LINE_MIN_SCORE0.1, leftAdjustAlph0,##对检测的文本行进行向左延伸rightAdjustAlph0.1,##对检测的文本行进行向右延伸)timeTake time.time()-timeTakeprint(It take:{:.3f}s.format(timeTake))for line in result:print(line[text])ps. 因为TensorFlow版本的问题会出现2-3和错误下面列出可能遇到的错误和解决办法
报错1tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor Placeholder_367 with dtype float and shape [2] [[{{node Placeholder_367}}]] -- 就是这类Placeholder_xxx的问题
解决1https://github.com/chineseocr/chineseocr/issues/496 报错2AttributeError: module ‘keras.backend‘ has no attribute get_session
解决2AttributeError: module ‘keras.backend‘ has no attribute ‘get_session‘ 问题解决_叶庭云的博客-CSDN博客
报错3ValueError: Subshape must have computed start end since stride is negative, but is 0 and 2 (computed from start 0 and end 9223372036854775807 over shape with rank 2 and stride-1)
解决3Tensorflow v1到v2版本兼容指南 - 知乎 最后成功 打包成docker镜像
docker commit -m cpu inference -a hongrun cdfaa57d915d ocr:cpu
以上。 附注有一个轻量化的 chineseocr 项目叫做 chineseocr_lite这个也可以打包成镜像但好像封装的有点死不容易改动比如不想用web所以就抛弃它。
chineseocr_lite 项目
https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite/tree/master
