PaddleOCR如何更换骨干网络，并进行图片识别

先上图片效果

一.配置paddlepaddle框架下的环境

以下安装方法也可以，这里还有另外一种方法基本相同：
访问这里

1.首先看官方快速安装链接:快速安装
2. 安装PaddlePaddle v2.0

python3 -m 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
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0b0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装

python3 -m pip install paddlepaddle==2.0.0b0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

更多的版本需求，请参照[安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。

3.访问Paddle
将代码下载到桌面
4.安装第三方库

cd PaddleOCR
python3 -m pip install -r requirements.txt

注意，windows环境下，建议从这里下载shapely安装包完成安装， 直接通过pip安装的shapely库可能出现[winRrror 126] 找不到指定模块的问题。

5.注意我们在下载完成后，打开文件夹要手动添加几个文件夹

inference
inference_result
models
在inference目录下的det_db

二、更换骨干网络并进行图片识别

1.首先下载模型

2.将下载好的模型放入inference文件夹中，并解压

3.在pycharm中选择在终端打开PaddleOCR

以下代码实现了文本检测、识别串联推理，在执行预测时，需要通过参数image_dir指定单张图像或者图像集合的路径、参数det_model_dir指定检测inference模型的路径、参数rec_model_dir指定识别inference模型的路径、参数use_angle_cls指定是否使用方向分类器、参数cls_model_dir指定方向分类器inference模型的路径、参数use_space_char指定是否预测空格字符。可视化识别结果默认保存到./inference_results文件夹里面。

# 预测image_dir指定的单张图像
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True

# 预测image_dir指定的图像集合
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True

# 如果想使用CPU进行预测，需设置use_gpu参数为False
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/11.jpg" --det_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_det_infer/"  --rec_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_infer/" --cls_model_dir="./inference/ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_infer/" --use_angle_cls=True --use_space_char=True --use_gpu=False

如果想识别自己的图片，只需要更换image_dir即可

最后，识别结果保存在inference_result文件夹里