PaddleX/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/text_image_unwarping.md

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文本图像矫正模块使用教程

一、概述

文本图像矫正的主要目的是针对图像进行几何变换，以纠正图像中的文档扭曲、倾斜、透视变形等问题，以供后续的文本识别进行更加准确。

二、支持模型列表

模型	模型下载链接	CER	模型存储大小（M)	介绍
UVDoc	推理模型/训练模型	0.179	30.3 M	高精度文本图像矫正模型

模型的精度指标测量自 [DocUNet benchmark](https://www3.cs.stonybrook.edu/~cvl/docunet.html)。 ## 三、快速集成 在快速集成前，首先需要安装PaddleX的wheel包，wheel的安装方式请参考 [PaddleX本地安装教程](../../../installation/installation.md)。完成wheel包的安装后，几行代码即可完成图像矫正模块的推理，可以任意切换该模块下的模型，您也可以将图像矫正的模块中的模型推理集成到您的项目中。运行以下代码前，请您下载[示例图片](https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/doc_test.jpg)到本地。 ```python from paddlex import create_model model = create_model(model_name="UVDoc") output = model.predict("doc_test.jpg", batch_size=1) for res in output: res.print() res.save_to_img(save_path="./output/") res.save_to_json(save_path="./output/res.json") ``` 运行后，得到的结果为： ```bash {'res': "{'input_path': 'doc_test.jpg', 'doctr_img': '...'}"} ``` 运行结果参数含义如下： - `input_path`：表示输入待矫正图像的路径 - `doctr_img`：表示矫正后的图像结果，由于数据过多不便于直接print，所以此处用`...`替换，可以通过`res.save_to_img()`将预测结果保存为图片，通过`res.save_to_json()`将预测结果保存为json文件。 可视化图片如下： 相关方法、参数等说明如下： * `create_model`实例化图像矫正模型（此处以`UVDoc`为例），具体说明如下：

参数	参数说明	参数类型	可选项	默认值
model_name	模型名称	str	所有PaddleX支持的模型名称	无
model_dir	模型存储路径	str	无	无

• 其中，model_name 必须指定，指定 model_name 后，默认使用 PaddleX 内置的模型参数，在此基础上，指定 model_dir 时，使用用户自定义的模型。

• 调用图像矫正模型的 predict() 方法进行推理预测，predict() 方法参数有 input 和 batch_size，具体说明如下：

参数	参数说明	参数类型	可选项	默认值
input	待预测数据，支持多种输入类型	Python Var/str/dict/list	Python变量，如numpy.ndarray表示的图像数据 文件路径，如图像文件的本地路径：/root/data/img.jpg URL链接，如图像文件的网络URL：示例 本地目录，该目录下需包含待预测数据文件，如本地路径：/root/data/ 字典，字典的key需与具体任务对应，如图像分类任务对应\"img\"，字典的val支持上述类型数据，例如：{\"img\": \"/root/data1\"} 列表，列表元素需为上述类型数据，如[numpy.ndarray, numpy.ndarray]，[\"/root/data/img1.jpg\", \"/root/data/img2.jpg\"]，[\"/root/data1\", \"/root/data2\"]，[{\"img\": \"/root/data1\"}, {\"img\": \"/root/data2/img.jpg\"}]	无
batch_size	批大小	int	任意整数	1

• 对预测结果进行处理，每个样本的预测结果均为dict类型，且支持打印、保存为图片、保存为json文件的操作:

方法	方法说明	参数	参数类型	参数说明	默认值
print()	打印结果到终端	format_json	bool	是否对输出内容进行使用 JSON 缩进格式化	True
		indent	int	指定缩进级别，以美化输出的 JSON 数据，使其更具可读性，仅当 format_json 为 True 时有效	4
		ensure_ascii	bool	控制是否将非 ASCII 字符转义为 Unicode。设置为 True 时，所有非 ASCII 字符将被转义；False 则保留原始字符，仅当format_json为True时有效	False
save_to_json()	将结果保存为json格式的文件	save_path	str	保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致	无
		indent	int	指定缩进级别，以美化输出的 JSON 数据，使其更具可读性，仅当 format_json 为 True 时有效	4
		ensure_ascii	bool	控制是否将非 ASCII 字符转义为 Unicode。设置为 True 时，所有非 ASCII 字符将被转义；False 则保留原始字符，仅当format_json为True时有效	False
save_to_img()	将结果保存为图像格式的文件	save_path	str	保存的文件路径，当为目录时，保存文件命名与输入文件类型命名一致	无

• 此外，也支持通过属性获取带结果的可视化图像和预测结果，具体如下：

属性	属性说明
json	获取预测的json格式的结果
img	获取格式为dict的可视化图像

关于更多 PaddleX 的单模型推理的 API 的使用方法，可以参考PaddleX单模型Python脚本使用说明。

四、二次开发

当前模块暂时不支持微调训练，仅支持推理集成。关于该模块的微调训练，计划在未来支持。