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PPOCRLabelv2

PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置PP-OCR模型对数据自动标注和重新识别。使用Python3和PyQT5编写，支持矩形框标注、表格标注、不规则文本标注、关键信息标注模式，导出格式可直接用于PaddleOCR检测和识别模型的训练。

常规标注	表格标注

不规则文本标注	关键信息标注

近期更新

2022.05：新增表格标注，使用方法见下方2.2 表格标注（by whjdark; Evezerest)
2022.02：新增关键信息标注、优化标注体验（by PeterH0323 ）
- 新增：使用 --kie 进入 KIE 功能，用于打【检测+识别+关键字提取】的标签
- 提升用户体验：新增文件与标记数目提示、优化交互、修复gpu使用等问题。
- 新增功能：使用 C 和 X 对标记框进行旋转。
2021.11.17：
- 新增支持通过whl包安装和启动PPOCRLabel（by d2623587501）
- 标注数据集切分：对标注数据进行训练、验证与测试集划分（参考下方3.5节，by MrCuiHao）
2021.8.11：
- 新增功能：打开数据所在文件夹、右键图像旋转90度（注意：旋转前的图片上不能存在标记框，by Wei-JL）
- 新增快捷键说明（帮助-快捷键）、修复批处理下的方向快捷键移动功能（by d2623587501）
2021.2.5：新增批处理与撤销功能（by Evezerest)
- 批处理功能：按住Ctrl键选择标记框后可批量移动、复制、删除、重新识别。
- 撤销功能：在绘制四点标注框过程中或对框进行编辑操作后，按下Ctrl+Z可撤销上一部操作。
- 修复图像旋转和尺寸问题、优化编辑标记框过程（by ninetailskim、 edencfc）
2021.1.11：优化标注体验（by edencfc）：
- 用户可在“视图 - 弹出标记输入框”选择在画完检测框后标记输入框是否弹出。
- 识别结果与检测框同步滚动。
- 识别结果更改为单击修改。（如果无法修改，请切换为系统自带输入法，或再次切回原输入法）
2020.12.18：支持对单个标记框进行重新识别（by ninetailskim），完善快捷键。

如果您对完善工具有不一样的想法，欢迎通过社区常规赛报名相关更改，获得积分兑换奖励。

1. 安装与运行

1.1 安装PaddlePaddle

pip3 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 -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 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

更多的版本需求，请参照安装文档中的说明进行操作。

1.2 安装与运行PPOCRLabel

PPOCRLabel可通过whl包与Python脚本两种方式启动，whl包形式启动更加方便，python脚本启动便于二次开发

1.2.1 通过whl包安装与运行

Windows

pip install PPOCRLabel  # 安装

# 选择标签模式来启动
PPOCRLabel --lang ch  # 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
PPOCRLabel --lang ch --kie True  # 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签

注意：通过whl包安装PPOCRLabel会自动下载 paddleocr whl包，其中shapely依赖可能会出现 [winRrror 126] 找不到指定模块的问题。 的错误，建议从这里下载并安装

Ubuntu Linux

pip3 install PPOCRLabel
pip3 install trash-cli

# 选择标签模式来启动
PPOCRLabel --lang ch  # 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
PPOCRLabel --lang ch --kie True  # 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签

MacOS

pip3 install PPOCRLabel
pip3 install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32 # 如果下载过慢请添加"-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple"

# 选择标签模式来启动
PPOCRLabel --lang ch  # 启动【普通模式】，用于打【检测+识别】场景的标签
PPOCRLabel --lang ch --kie True  # 启动 【KIE 模式】，用于打【检测+识别+关键字提取】场景的标签

如果上述安装出现问题，可以参考3.6节错误提示

1.2.2 通过Python脚本运行PPOCRLabel

如果您对PPOCRLabel文件有所更改（例如指定新的内置模型），通过Python脚本运行会更加方便的看到更改的结果。如果仍然需要通过whl包启动，则需要先卸载当前环境中的whl包，然后参考下节重新编译whl包。

cd ./PPOCRLabel  # 切换到PPOCRLabel目录
python PPOCRLabel.py --lang ch

1.2.3 本地构建whl包并安装

编译与安装新的whl包，其中0.0.0为版本号，可在 setup.py 中指定新版本。

cd ./PPOCRLabel
python3 setup.py bdist_wheel 
pip3 install dist/PPOCRLabel-0.0.0-py2.py3-none-any.whl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

2. 使用

2.1 操作步骤

如果您只需要标注文字信息和位置，推荐按照以下步骤展开：

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PP-OCR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Q，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”，PP-OCR模型会对当前图片中的所有检测框重新识别^[3]。
内容更改：单击识别结果，对不准确的识别结果进行手动更改。
确认标记：点击 “确认”，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。
导出结果：用户可以通过菜单中“文件-导出标记结果”手动导出，同时也可以点击“文件 - 自动导出标记结果”开启自动导出。手动确认过的标记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 “文件” - "导出识别结果"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]。

2.2 表格标注（视频演示）

表格标注针对表格的结构化提取，将图片中的表格转换为Excel格式，因此标注时需要配合外部软件打开Excel同时完成。在PPOCRLabel软件中完成表格中的文字信息标注（文字与位置）、在Excel文件中完成表格结构信息标注，推荐的步骤为：

表格识别：打开表格图片后，点击软件右上角 表格识别 按钮，软件调用PP-Structure中的表格识别模型，自动为表格打标签，同时弹出Excel
更改标注结果：以表格中的单元格为单位增加标注框（即一个单元格内的文字都标记为一个框）。标注框上鼠标右键后点击 单元格重识别 可利用模型自动识别单元格内的文字。

注意：如果表格中存在空白单元格，同样需要使用一个标注框将其标出，使得单元格总数与图像中保持一致。

调整单元格顺序：点击软件视图-显示框编号 打开标注框序号，在软件界面右侧拖动 识别结果 一栏下的所有结果，使得标注框编号按照从左到右，从上到下的顺序排列，按行依次标注。
标注表格结构：在外部Excel软件中，将存在文字的单元格标记为任意标识符（如 1 ），保证Excel中的单元格合并情况与原图相同即可（即不需要Excel中的单元格文字与图片中的文字完全相同）
导出JSON格式：关闭所有表格图像对应的Excel，点击 文件-导出表格标注，生成gt.txt标注文件。

2.3 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产生的文件放置于标记图片文件夹下，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。用户每确认5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“文件” - "导出识别结果"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。

3. 说明

3.1 快捷键

快捷键	说明
Ctrl + shift + R	对当前图片的所有标记重新识别
W	新建矩形框
Q	新建多点框
X	框逆时针旋转
C	框顺时针旋转
Ctrl + E	编辑所选框标签
Ctrl + X	`--kie` 模式下，修改 Box 的关键字种类
Ctrl + R	重新识别所选标记
Ctrl + C	【复制并粘贴】选中的标记框
Ctrl + 鼠标左键	多选标记框
Backspace	删除所选框
Ctrl + V	确认本张图片标记
Ctrl + Shift + d	删除本张图片
D	下一张图片
A	上一张图片
Ctrl++	缩小
Ctrl--	放大
↑→↓←	移动标记框

3.2 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：如果用户想将内置模型更换为自己的推理模型，可根据自定义模型代码使用，通过修改PPOCRLabel.py中针对PaddleOCR类的实例化实现，例如指定检测模型：self.ocr = PaddleOCR(det=True, cls=True, use_gpu=gpu, lang=lang)，在 det_model_dir 中传入自己的模型即可。

3.3 导出标记结果

PPOCRLabel支持三种导出方式：

自动导出：点击“文件 - 自动导出标记结果”后，用户每确认过一张图片，程序自动将标记结果写入Label.txt中。若未开启此选项，则检测到用户手动确认过5张图片后进行自动导出。

默认情况下自动导出功能为关闭状态

手动导出：点击“文件 - 导出标记结果”手动导出标记。
关闭应用程序导出

3.4 数据集划分

在终端中输入以下命令执行数据集划分脚本：

cd ./PPOCRLabel # 将目录切换到PPOCRLabel文件夹下
python gen_ocr_train_val_test.py --trainValTestRatio 6:2:2 --datasetRootPath ../train_data

参数说明：

trainValTestRatio 是训练集、验证集、测试集的图像数量划分比例，根据实际情况设定，默认是6:2:2

datasetRootPath 是PPOCRLabel标注的完整数据集存放路径。默认路径是 PaddleOCR/train_data 分割数据集前应有如下结构：

|-train_data
|-crop_img
  |- word_001_crop_0.png
  |- word_002_crop_0.jpg
  |- word_003_crop_0.jpg
  | ...
| Label.txt
| rec_gt.txt
|- word_001.png
|- word_002.jpg
|- word_003.jpg
| ...

3.5 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。
针对Linux用户：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
```
如果出现 Missing string id 开头的错误，需要重新编译资源：
```
pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
```
如果出现module 'cv2' has no attribute 'INTER_NEAREST'错误，需要首先删除所有opencv相关包，然后重新安装4.2.0.32版本的headless opencv
```
pip install opencv-contrib-python-headless==4.2.0.32
```

4. 参考资料

1.Tzutalin. LabelImg. Git code (2015)

README_ch.md 16 KB Permalink Cronologia Originale