paddlepaddle使用笔记——使用自己的数据训练ocr模型

男娘i 2022-01-12 08:05 682阅读 0赞

## 1、使用环境： ##

ubuntu18.04，4gpu，nvidia410.78，cuda9.0，cudnn7.3，python3.6

## 2、使用代码： ##

官方提供的ocr模型代码

[https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/ocr\_recognition][https_github.com_PaddlePaddle_models_tree_develop_PaddleCV_ocr_recognition]

## 3、将代码运行起来 ##

为了方便看到运行的效果，我修改了参数，save\_model\_period，这样可以更快的保存数据，好知道运行是否有效

![20190621150751555.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0RpYW5hX1o_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

## 4、生成自己的数据 ##

import random
    import cv2
    import numpy as np
    from PIL import Image
    from PIL import ImageDraw
    from PIL import ImageFont
    import os
    from unit import segmentation
    
    path_font='/home/zz/文字'
    path_out='/media/zz/testtttt'
    if not os.path.exists(path_out):
        os.mkdir(path_out)
    
    dicters='0123456789.'
    CHARS='0123456789'
    number=100
    font_index=0
    font_list=os.listdir(path_font)
    font_list.sort()
    f_ind=0
    f_size=0
    
    def get_word(length):
        global font_index, CHARS
        f = ''
        for i in range(length):
            f = f + random.choice(CHARS)
            font_index = font_index + 1
        return f
    
    def get_txt():
        txt=''
        f3=random.randint(0,2) # 2/3的可能会出现.
        len_num=random.randint(1,8)
        num=get_word(len_num)
        txt=txt+num
        if f3>0 and len(num)>=3:
            txt=txt[:-2]+'.'+txt[-2:]
        return txt
    
    
    def get_txt_test():
        global dicters
        return dicters
    
    def get_bg(color, w,h):
        # w_l=random.randint(1,500)
        # w_r=random.randint(1,500)
        # h_t=random.randint(1,50)
        # h_b=random.randint(1,50)
        w_l=50
        w_r=50
        h_t=20
        h_b=20
        bg=np.zeros((h+h_b+h_t,w+w_l+w_r),dtype='uint8')
        bg=bg+color
        # bg=Image.fromarray(bg)
        return bg,w_l,h_t
    
    def oblique(bg,fc):
        bg=np.array(bg)
        imgh,imgw=bg.shape
        new_bg=np.zeros((imgh,imgw+2*imgh),dtype='uint8')
        new_bg[:,imgh:imgh+imgw]=bg
        step=random.randint(15,25)
        st=random.randint(0,step)
    
        while st+imgh<=imgw+2*imgh:
            pt1=(st,0)
            pt2=(st+imgh,imgh)
            new_bg=cv2.line(new_bg, pt1, pt2, fc, 1, 4)
            st=st+step
            # cv2.imshow('a',new_bg)
            # cv2.waitKey()
        bg=new_bg[:,imgh:imgh+imgw]
        # cv2.imshow('a',new_bg)
        # cv2.imshow('b',bg)
        # cv2.waitKey()
        bg=Image.fromarray(bg)
        return bg
    
    
    
    
    def interfere(bg,x,y,w,h,bc,fc):
        global f_size
        if f_size>=50 and not random.randint(0,3):
            bg=oblique(bg,fc)
        return bg
    
    
    def gen_data(co):
        global f_ind,f_size
    
        # 确定颜色
        f_color=random.randint(0,255)
        bg_color=f_color
        while abs(bg_color-f_color)<30:
            bg_color=random.randint(0,255)
    
        # 字体
        f_ind = f_ind % len(font_list)
        f_size=random.randint(15,75)
    
        txt = get_txt()  # 文字内容
        font_text = ImageFont.truetype('{}/{}'.format(path_font, font_list[f_ind]), f_size)
        print('{}---{}'.format(f_ind,font_list[f_ind]))
    
        background_bg,x1,y1 = get_bg(bg_color, font_text.getsize(txt)[0], font_text.getsize(txt)[1])
        background_bg = Image.fromarray(background_bg, mode="L")
        draw_txt = ImageDraw.Draw(background_bg)  # 确认输出文字的背景图片
        draw_txt.text((x1, y1), txt, fill=(f_color), font=font_text)
    
        background_bg=interfere(background_bg,x1,y1,font_text.getsize(txt)[0], font_text.getsize(txt)[1],bg_color,f_color)
    
        txt = txt.replace('.', '+')
        background_bg.save('{}/{:08d}_{}.jpg'.format(path_out, co, txt))
        f_ind = f_ind + 1
    
        return
    
    
    if __name__ == '__main__':
    
    
        for i in range(number):
            print(i)
            gen_data(i)

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0RpYW5hX1o_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

生成灰度图片，规则：

1、背景和文字的颜色差大于30

2、字的个数在1-8个

3、左右上下有一个随机的扩大范围

4、如果出现小数点，保留两位小数

5、干扰，斜线

## 5、预处理 ##

包括，包括裁剪，二值化，统计max size，这里由于之后需要resize，所以统计的是max ration，就是w/h的最大值

二值化使用opencv提供的otsu方法

在处理过程中缩减周围可缩小范围

import numpy as np
    import cv2
    import os
    import time
    from unit import segmentation
    
    t1 = 0
    t2 = 0
    name=''
    
    
    
    def linkseg(segx,dis,img):
        nst=0
        nen=0
        nseg=[]
    
        h=min(img.shape[0]//10,5)
        for i in range(len(segx)):
            st,en=segx[i]
            img_p=img[:,st:en]
            y=np.sum(img_p,axis=1)
            y=y-np.average(y)
            pt=len(np.where(y!=0)[0])
            if pt<h:
                segx[i]=segx[i+1]
            else:
                break
        for i in range(len(segx)):
            ind=len(segx)-1-i
            st,en=segx[ind]
            img_p=img[:,st:en]
            y=np.sum(img_p,axis=1)
            y=y-np.average(y)
            pt=len(np.where(y!=0)[0])
            if pt<h:
                segx[ind]=segx[ind-1]
            else:
                break
        nseg.append([segx[0][0],segx[-1][1]])
        return nseg
    
    def binar(img):
        global t1,t2,name
        count=0
    
        # cv2imshow('origin', img)
        # cv2waitKey()
    
        if len(img.shape)==3:
            # 灰度
            img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    
        # cv2.imwrite('{}/{}.jpg'.format(path_out,name),img)
        # cv2.imshow('binar', img)
        # cv2.waitKey()
    
    
        # 二值化
    
        ret3, img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    
        # 确保黑字0
        a=np.sum(img)/(img.shape[0]*img.shape[1]*255)
        if a>0.5:
            img=255-img
    
        # cv2.imshow('binar', img)
        # cv2.waitKey()
    
        # 裁剪文字，将之裁剪成一个一个字
        h,w=img.shape
        y=np.sum(img,axis=1)
        y=y-min(y)
        segy=segmentation(y,0)
    
        # 根据横向的空白，将裁剪下来的数据分成多条，认为每一条的纵向上面没有干扰
        # 生成数据，上下没有干扰，所以删除裁剪不正确的数据
        if len(segy)>1:
            cv2.imwrite('{}/{}'.format(path_err,filename),img)
            return
    
        for st,en in segy:
            img_p=img[st:en,:]
            x=np.sum(img_p,axis=0)
            x=x-min(x)
            segx=segmentation(x,0)
            # link seg
            segx=linkseg(segx,5,img_p)
    
    
            # 根据纵向的空白，将裁剪下来的数据分成多块，认为每一块上一个数字
            for st,en in segx:
    
                img_n=img_p[:,st:en]
                if count>1:
                    cv2.imshow('a',img_n)
                    cv2.waitKey()
                img_n = 255 - img_n
                cv2.imwrite('{}/{}'.format(path_out, filename), img_n)
                count = count + 1
                # cv2.imshow('c1', img_n)
                # cv2.waitKey()
    
                
    
    
    if __name__ == '__main__':
    
        # img=cv2.imread('/home/zz/图片/桌面/test/lALPDgQ9qxS5d1jNAwDNBVY_1366_768(第 5 个复件).png')
        # binar(img)
    
        path='/media/zz/AE1AD9D91AD99F21/book-zz/digit'
        path_out='/media/zz/AE1AD9D91AD99F21/book-zz/digit-cut'
        path_err='/media/zz/AE1AD9D91AD99F21/book-zz/digit-err'
        if not os.path.exists(path_out):
            os.mkdir(path_out)
        if not os.path.exists(path_err):
            os.mkdir(path_err)
        img_list=os.listdir(path)
        img_list.sort()
        for i in range(544,len(img_list)):
            filename=img_list[i]
            name = '{:03d}'.format(i)
            print(filename)
            img=cv2.imread('{}/{}'.format(path,filename))
            binar(img)
    
    
    
        print(t1)
        print(t2)

## 5、保存label，并resize图片，分别保存到train和test ##

import os
    import cv2
    import re
    
    # 文件名称
    path_f='/media/cj1/data/digit_pic_lab'
    dir_img='digit-cut'
    dir_train='train_images'
    list_train='train_list'
    dir_test='test_images'
    list_test='test_list'
    
    # 计数器
    count=0
    
    # 字典
    dicters='0123456789.-￥'
    
    # 生成数据集
    img_list=os.listdir('{}/{}'.format(path_f,dir_img))
    img_list.sort()
    
    def get_lab_num(lab):
        s=[]
        for l in lab:
            if l=='+':
                ind=dicters.index('.')
            else:
                ind=dicters.index(l)
            s.append(str(ind))
        return s
    
    fs_train=open('{}/{}'.format(path_f,list_train),'w')
    fs_test=open('{}/{}'.format(path_f,list_test),'w')
    
    for filename in img_list:
        print(filename)
        lab=filename.split('.')[0].split('_')[-1] # 取出标签内容
        try:
            num_list=get_lab_num(lab) # 转为数字标签
        except:
            # 转化错误的话，就直接下一个
            continue
        try:
            img=cv2.imread('{}/{}/{}'.format(path_f,dir_img,filename))
            h,w,c=img.shape
            nw=int(w*IMG_H/h)
            img=cv2.resize(img,(nw,IMG_H))
            img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
            img_n[:,:nw]=img
        except:
            # 读取错误，就直接下一个
            continue
        name=re.sub('\D','',lab) # 取一个只有数字的名字
        newfilename='{}_{}.jpg'.format(filename.split('_')[0],name)
        if count%100==0:
            # 每100张训练，保存一张测试
            if not os.path.exists('{}/{}'.format(path_f,dir_test)):
                os.mkdir('{}/{}'.format(path_f,dir_test))
            fs_test.write('{} {} {} {}\n'.format(w,h,newfilename,','.join(num_list)))
            cv2.imwrite('{}/{}/{}'.format(path_f,dir_test,newfilename),img)
        else:
            if not os.path.exists('{}/{}'.format(path_f,dir_train)):
                os.mkdir('{}/{}'.format(path_f,dir_train))
            fs_train.write('{} {} {} {}\n'.format(w, h, newfilename, ','.join(num_list)))
            cv2.imwrite('{}/{}/{}'.format(path_f, dir_train, newfilename),img)
        count=count+1

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0RpYW5hX1o_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

在同一个目录下生成如上四个文件，然后文件夹中保存的是图片，test\_list保存的是标签

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0RpYW5hX1o_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

![20190621183619811.png][]

## 6、修改模型代码 ##

因为我们把数据格式根模型读取的数据格式生成的一样，所以大部分不用修改，只需要data\_reader里面一些内容就可以了

1、分类数和图片大小，根据自己实际需要修改

![20190621183828831.png][]

我的这里：

NUM\_CLASSES =10  
DATA\_SHAPE = \[1, 32,300\]

2、文件读取路径

![20190621183913697.png][]

这个直接写成自己的

data\_dir='zz/data'

## 7、错误汇总 ##

\--------------------------------------

遇到了一个问题，模型是上面的我的数据的新模型，数据是从生成数据中截留的一点测试数据

在官方的infer中执行结果：  
![20190627140746114.png][]

但是我train的时候准确率是高达0.99的，所以我用train修改了一个可以输出测试结果的代码

![201906271409054.png][]

发现，问题出现在这一步indexes = prune(np.array(result\[0\]).flatten(), 0, 1)

由于我的输出当中全部都是数字，所以生成的结果通过0和1缩短一下以后就不成数据了。

\---------------------------------------

Enforce failed. Expected x\_mat\_dims\[1\] == y\_mat\_dims\[0\], but received x\_mat\_dims\[1\]:768 != y\_mat\_dims\[0\]:512.  
First matrix's width must be equal with second matrix's height. 768, 512 at \[/paddle/paddle/fluid/operators/mul\_op.cc:61\]

错误原因：SHAPE的大小不对

我在的图片是32\*300的，但是shape的大小设置成了48\*500，然后就会报这个错误

[https_github.com_PaddlePaddle_models_tree_develop_PaddleCV_ocr_recognition]: https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/ocr_recognition
[20190621150751555.png]: /images/20220109/973d21cb7ab146b196dedf2437494b6f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0RpYW5hX1o_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220109/b8a5a933dd8f4a90b9ce5a381bf786d4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0RpYW5hX1o_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220109/06c460b400cd44d694602d3caa1a835a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0RpYW5hX1o_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220109/27ac7a8b2fb442daba2fc651167e4f5f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0RpYW5hX1o_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220109/12195a14847d4420bb7fb1e655d7e448.png
[20190621183619811.png]: /images/20220109/7c561acd1e9e4a7696c6e0f183d70549.png
[20190621183828831.png]: /images/20220109/19c5d7900f9b4cd18a368fa45f4583f8.png
[20190621183913697.png]: /images/20220109/e99c759a9bed4484b9e19405664b895f.png
[20190627140746114.png]: /images/20220109/bf8c8831ac3c4eb68b8e7420770d97c5.png
[201906271409054.png]: /images/20220109/55eee6b0c81c497c8ca7a71d24ccafda.png