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| Model | Accuracy (%) |
|---|---|
| devanagari_PP-OCRv5_mobile_rec | 84.96 |
1# for CUDA11.8
2python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
3
4# for CUDA12.6
5python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/
6
7# for CPU
8python -m pip install paddlepaddle==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/python -m pip install paddleocr1paddleocr text_recognition \
2 --model_name devanagari_PP-OCRv5_mobile_rec \
3 -i https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/684ad4f6eb7d8ee8f6a92a3a/dtgfI1BdDM7c9BB0X3-xE.png1from paddleocr import TextRecognition
2model = TextRecognition(model_name="devanagari_PP-OCRv5_mobile_rec")
3output = model.predict(input="dtgfI1BdDM7c9BB0X3-xE.png", batch_size=1)
4for res in output:
5 res.print()
6 res.save_to_img(save_path="./output/")
7 res.save_to_json(save_path="./output/res.json"){'res': {'input_path': '/root/.paddlex/predict_input/dtgfI1BdDM7c9BB0X3-xE.png', 'page_index': None, 'rec_text': 'कख ग घड', 'rec_score': 0.8845340013504028}}
1paddleocr ocr -i https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/684ad4f6eb7d8ee8f6a92a3a/4565zt8fsAJ2JCVyP2OEa.png \
2 --text_recognition_model_name devanagari_PP-OCRv5_mobile_rec \
3 --use_doc_orientation_classify False \
4 --use_doc_unwarping False \
5 --use_textline_orientation True \
6 --save_path ./output \
7 --device gpu:0 1{'res': {'input_path': '/root/.paddlex/predict_input/4565zt8fsAJ2JCVyP2OEa.png', 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_preprocessor': True, 'use_textline_orientation': False}, 'doc_preprocessor_res': {'input_path': None, 'page_index': None, 'model_settings': {'use_doc_orientation_classify': False, 'use_doc_unwarping': False}, 'angle': -1}, 'dt_polys': array([[[ 172, 201],
2 ...,
3 [ 172, 290]],
4
5 ...,
6
7 [[ 795, 2010],
8 ...,
9 [ 795, 2055]]], shape=(42, 4, 2), dtype=int16), 'text_det_params': {'limit_side_len': 64, 'limit_type': 'min', 'thresh': 0.3, 'max_side_limit': 4000, 'box_thresh': 0.6, 'unclip_ratio': 1.5}, 'text_type': 'general', 'textline_orientation_angles': array([-1, ..., -1], shape=(42,)), 'text_rec_score_thresh': 0.0, 'return_word_box': False, 'rec_texts': ['विषय-सूची', 'क्र.सं.', 'विवरण', 'पृष्ठ सं.', '1', 'आरईसी लिमिटेड और आरईसीआईपीएमटी के बारे में', '2-3', '2', 'विदयुत क्षत्र के अधिकारियों के लिए राष्टीय नियमित प्रशिक्षण कार्यक्रम', '4-10', '3', 'विदयुत क्षत्र के अधिकारियों के लिए आरईसी द्वारा प्रायोजित प्रशिक्षण कार्यक्रम', '11-14', 'आरईसीआईपीएमटी/ऑफ-कैंपस में आरईसी के कर्मचारियों के लिए इन-हाउस', '4', 'प्रशिक्षण कार्यक्रम', '15-16', '5', 'अनुकूलित प्रशिकषण कैंपस', '17-18', '6', 'आरईसीआईपीएमटी कैंपस', '19-21', '7', 'अंतरिक फैकल्टी के सदस्य', '22', '8', 'बाहरी फैकल्टी के सदस्य', '23', 'संस्थानों और यूटिलिटीज के साथ समझौता ज़ापन', '9', '24', 'मिशन', 'अपने अनुभव, विशेषज्ञता को साझञा करने और बिजली', 'यूटिलिटिज के प्रबंधकीय कर्मियों को प्रबुद्ध करने के लिए', 'बिजली क्षेत्र के मानव संसाधन विकास के लिए वैश्िक', 'उत्कृष्टता की एक संस्था का निर्माण करना।', 'विज़न', 'बिजली इंजीनियरों/्रबंधकों तक पहुंचना, शिक्षित करना,', 'प्रित करना, पोषण करना, प्रबुद करना और सक्रय करना', 'और उच्च उत्पादकता प्रस्त करने के लिए मानव संसाधनों', 'में गुणवता सुधार के लिए प्रयास करना।'], 'rec_scores': array([0.96054012, ..., 0.96115613], shape=(42,)), 'rec_polys': array([[[ 172, 201],
10 ...,
11 [ 172, 290]],
12
13 ...,
14
15 [[ 795, 2010],
16 ...,
17 [ 795, 2055]]], shape=(42, 4, 2), dtype=int16), 'rec_boxes': array([[ 172, ..., 290],
18 ...,
19 [ 795, ..., 2061]], shape=(42, 4), dtype=int16)}}save_path. The visualization output is shown below:
1from paddleocr import PaddleOCR
2
3ocr = PaddleOCR(
4 text_recognition_model_name="devanagari_PP-OCRv5_mobile_rec",
5 use_doc_orientation_classify=False, # Use use_doc_orientation_classify to enable/disable document orientation classification model
6 use_doc_unwarping=False, # Use use_doc_unwarping to enable/disable document unwarping module
7 use_textline_orientation=True, # Use use_textline_orientation to enable/disable textline orientation classification model
8 device="gpu:0", # Use device to specify GPU for model inference
9)
10result = ocr.predict("https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/684ad4f6eb7d8ee8f6a92a3a/4565zt8fsAJ2JCVyP2OEa.png")
11for res in result:
12 res.print()
13 res.save_to_img("output")
14 res.save_to_json("output")PP-OCRv5_server_rec, so it is needed that specifing to devanagari_PP-OCRv5_mobile_rec by argument text_recognition_model_name. And you can also use the local model file by argument text_recognition_model_dir. For details about usage command and descriptions of parameters, please refer to the Document.