python绘制pp图_PPOCRLabel: PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，使用python3和pyqt5编写，支持矩形框标注和四点标注模式，导出格式可直接用于P...
PPOCRLabel
PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，使用python3和pyqt5编写，支持矩形框标注和四点标注模式，导出格式可直接用于PPOCR检测和识别模型的训练。
安装
1. 安装PaddleOCR
参考PaddleOCR安装文档准备好PaddleOCR
2. 安装PPOCRLabel
Windows + Anaconda
下载安装Anaconda (Python 3+)
conda install pyqt=5
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
python PPOCRLabel.py
Ubuntu Linux
pip3 install pyqt5
pip3 install trash-cli
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
python3 PPOCRLabel.py
macOS
pip3 install pyqt5
pip3 uninstall opencv-python # 由于mac版本的opencv与pyqt有冲突，需先手动卸载opencv
pip3 install opencv-contrib-python-headless # 安装headless版本的open-cv
cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
python3 PPOCRLabel.py
使用
操作步骤
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[1].
自动标注：点击 ”自动标注“，使用PPOCR超轻量模型对图片文件名前图片状态[2]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P，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”，PPOCR模型会对当前图片中的所有检测框重新识别[3]。
内容更改：双击识别结果，对不准确的识别结果进行手动更改。
保存：点击 “保存”，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。
标注结果：关闭应用程序或切换文件路径后，手动保存过的标签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 “PaddleOCR” - "保存识别结果"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[4]。
注意
[1] 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。
[2] 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。
[3] 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。
[4] PPOCRLabel产生的文件包括一下几种，请勿手动更改其中内容，否则会引起程序出现异常。
文件名
说明
Label.txt
检测标签，可直接用于PPOCR检测模型训练。用户每保存10张检测结果后，程序会进行自动写入。当用户关闭应用程序或切换文件路径后同样会进行写入。
fileState.txt
图片状态标记文件，保存当前文件夹下已经被用户手动确认过的图片名称。
Cache.cach
缓存文件，保存模型自动识别的结果。
rec_gt.txt
识别标签。可直接用于PPOCR识别模型训练。需用户手动点击菜单栏“PaddleOCR” - "保存识别结果"后产生。
crop_img
识别数据。按照检测框切割后的图片。与rec_gt.txt同时产生。
说明
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：用户可根据自定义模型代码使用，通过修改PPOCRLabel.py中针对PaddleOCR类的实例化替换成自己训练的模型。
导出部分识别结果
针对部分难以识别的数据，通过在识别结果的复选框中取消勾选相应的标记，其识别结果不会被导出。
注意：识别结果中的复选框状态仍需用户手动点击保存后才能保留
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。
如果您在打开软件过程中出现**objc[XXXXX]**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
参考资料