paddleocr取消显示置信度

paddle如何取消显示置信度

img


我是令scores=None 但是没用

补充：

你可以看下 这个代码修改之后，输出是否还包含置信度？

这个是本地输出结果：

[[27.0, 459.0], [136.0, 459.0], [136.0, 479.0], [27.0, 479.0]]

这个是原先输出结果：

[[[28.0, 37.0], [302.0, 39.0], [302.0, 72.0], [27.0, 70.0]], ('纯臻营养护发素', 0.9658750295639038)]

解决方法

result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
修改为
result = ocr.ocr(img_path, cls=True, rec=False)

如有问题及时沟通
如有作用欢迎采纳

  • 整体代码如下：
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import paddle
device = paddle.set_device('cpu')
# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换
# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory
img_path = './imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True, rec=False)
for line in result:
    print(line[0])

修改模型的输出层: 在定义模型架构的代码中，通常会有一个输出层，该层包括类别预测和置信度预测。你可以选择只保留类别预测，而去掉置信度预测。具体做法可能涉及到修改网络结构或者调整相关的代码逻辑。

后处理过程: 如果模型已经输出了类别和置信度信息，你可以在后处理过程中丢弃置信度信息，只保留类别信息。后处理通常包括解码、非极大值抑制（NMS）等步骤，你可以根据需要进行相应的修改。

输出格式设置: 在预测过程中，通常会有输出格式的设置，你可以在输出格式中指定只获取类别信息而忽略置信度信息。

drop_score设置1.0，先试下

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr 

# PaddleOCR支持多语言,修改lang参数即可切换
# 例如 'ch', 'en', 'fr', 'german', 'korean', 'japan'
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # 只需要执行一次即可下载模型到内存

img_path = './imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)

for line in result:
    print(line)
    
# 显示结果
# 如果本地没有 simfang.ttf 字体,可以在 doc/fonts 目录中下载
from PIL import Image

result = result[0]
image = Image.open(img_path).convert('RGB')  
boxes = [line[0] for line in result]
txts = [line[1][0] for line in result]
scores = [line[1][1] for line in result]

# 设置drop_score为1.0，取消显示置信度
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='doc/fonts/simfang.ttf', drop_score=1.0)
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

【以下回答由 GPT 生成】

问题解答：

根据给出的代码和提示，我可以为你提供解决方案。

# 在PaddleOCR中取消显示识别结果的置信度

# 1. 导入所需的库
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
from PIL import Image

# 2. 初始化PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")

# 3. 加载图片并进行文字识别
image_path = './imgs/11.jpg'
result = ocr.ocr(image_path, cls=True)

# 4. 取消显示置信度
# 将result列表中每个元素的置信度去除，仅保留文本框和文字
result_without_confidence = [[line[0], line[1][0]] for line in result]

# 5. 绘制识别结果并保存图片
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
boxes = [line[0] for line in result_without_confidence]
texts = [line[1] for line in result_without_confidence]
draw_img = draw_ocr(image, boxes, texts)

# 6. 输出结果
# 将识别结果作为参数传递给print函数进行输出
for text in texts:
    print(text)

解决方案说明：

  1. 我们首先导入了所需的库，包括PaddleOCR和PIL。
  2. 然后，我们通过调用PaddleOCR的构造函数来初始化OCR引擎，并传入use_angle_cls=True和lang="ch"来启用角度分类器和使用中文模型。
  3. 接下来，我们加载图片并使用ocr.ocr函数进行文字识别。这将返回一个列表，其中每个元素包含文本框、文字和识别置信度。
  4. 若要取消显示置信度，我们可以对result列表进行处理，仅保留文本框和文字。我们创建了一个新的列表result_without_confidence来保存去除置信度的结果。
  5. 接着，我们打开图片并将其转换为RGB格式，然后使用draw_ocr函数绘制识别结果，并将识别结果保存到draw_img变量中。
  6. 最后，我们使用for循环遍历识别的文本并使用print函数进行输出。

请记住，在使用该解决方案之前，确保你已经安装了所需的库和模型，并将图片路径正确设置为你的图片路径。

希望以上解决方案对你有帮助！如果你有任何问题，请随时提问。


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

PaddleOCR的使用
可以参考下


PaddleOCR使用_paddleocr使用教程_Kessity的博客-CSDN博客 目录一 快速安装1 win10安装二 paddleocr package使用说明1 安装whl包2 代码使用一 快速安装  本节内容来自这里。1 win10安装2. 安装PaddlePaddle Fluid v2.0pip3 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/_paddleocr使用教程 https://blog.csdn.net/essity/article/details/89082526

设置配置参数来实现。
PaddleOCR的配置文件通常使用JSON格式，可以在配置文件中添加以下代码：
"show_confidence": false
如果使用PaddleOCR的Python API进行文字识别，可以在识别时传递show_confidence参数，并将其设置为False。

在配置文件中设置

配置文件设置show_confidence为false

如果您需要取消显示置信度，可以通过设置参数 confidence_thr 来控制检测结果的输出。下面是一些关于 confidence_thr 参数的说明：

  • 当 confidence_thr 为 None 时，所有检测到的结果都会输出，并且置信度得分也会一同输出。
  • 当 confidence_thr 为一个非负数时，只有置信度得分大于等于该值的检测结果才会被输出，而小于该值的检测结果则会被过滤掉。此时输出的结果中不会包含置信度得分。

因此，如果您想取消显示置信度，可以将 confidence_thr 参数设置为一个非负数（通常为零），只输出检测出物体的结果。在调用 PaddleOCR API 的时候，可以将 confidence_thr 设置为 0，例如：

import paddleocr

ocr = paddleocr.OCR()

result = ocr.ocr(image_path='example.png', confidence_thr=0)

for line in result:
    print(line[0])

此时输出的结果将不会包含置信度得分。