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Showing content from https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/main/version3.x/module_usage/text_detection.html below:

文本检测模块 - PaddleOCR 文档

文本检测模块使用教程¶ 一、概述¶

文本检测模块是OCR（光学字符识别）系统中的关键组成部分，负责在图像中定位和标记出包含文本的区域。该模块的性能直接影响到整个OCR系统的准确性和效率。文本检测模块通常会输出文本区域的边界框（Bounding Boxes），这些边界框将作为输入传递给文本识别模块进行后续处理。

二、支持模型列表¶ 模型模型下载链接检测Hmean（%） GPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式] CPU推理耗时（ms）
[常规模式 / 高性能模式] 模型存储大小（MB）介绍 PP-OCRv5_server_det 推理模型/训练模型 83.8 89.55 / 70.19 383.15 / 383.15 84.3 PP-OCRv5 的服务端文本检测模型，精度更高，适合在性能较好的服务器上部署 PP-OCRv5_mobile_det 推理模型/训练模型 79.0 10.67 / 6.36 57.77 / 28.15 4.7 PP-OCRv5 的移动端文本检测模型，效率更高，适合在端侧设备部署 PP-OCRv4_server_det 推理模型/训练模型 69.2 127.82 / 98.87 585.95 / 489.77 109 PP-OCRv4 的服务端文本检测模型，精度更高，适合在性能较好的服务器上部署 PP-OCRv4_mobile_det 推理模型/训练模型 63.8 9.87 / 4.17 56.60 / 20.79 4.7 PP-OCRv4 的移动端文本检测模型，效率更高，适合在端侧设备部署

测试环境说明:

性能测试环境
- 测试数据集：PaddleOCR3.0 全新构建多语种（包含中、繁、英、日），覆盖街景、网图、文档、手写、模糊、旋转、扭曲等多个场景的文本检测数据集，包含2677 张图片。
- 硬件配置：
  - GPU：NVIDIA Tesla T4
  - CPU：Intel Xeon Gold 6271C @ 2.60GHz
- 软件环境：
  - Ubuntu 20.04 / CUDA 11.8 / cuDNN 8.9 / TensorRT 8.6.1.6
  - paddlepaddle 3.0.0 / paddleocr 3.0.3
推理模式说明

模式 GPU配置 CPU配置加速技术组合常规模式 FP32精度 / 无TRT加速 FP32精度 / 8线程 PaddleInference 高性能模式选择先验精度类型和加速策略的最优组合 FP32精度 / 8线程选择先验最优后端（Paddle/OpenVINO/TRT等）三、快速开始¶

❗ 在快速开始前，请先安装 PaddleOCR 的 wheel 包，详细请参考安装教程。

使用一行命令即可快速体验：

paddleocr text_detection -i https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_001.png

注：PaddleOCR 官方模型默认从 HuggingFace 获取，如运行环境访问 HuggingFace 不便，可通过环境变量修改模型源为 BOS：PADDLE_PDX_MODEL_SOURCE="BOS"，未来将支持更多主流模型源；

您也可以将文本检测的模块中的模型推理集成到您的项目中。运行以下代码前，请您下载示例图片到本地。

from paddleocr import TextDetection
model = TextDetection(model_name="PP-OCRv5_server_det")
output = model.predict("general_ocr_001.png", 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：

{'res': {'input_path': 'general_ocr_001.png', 'page_index': None, 'dt_polys': array([[[ 75, 549],
        ...,
        [ 77, 586]],

       ...,

       [[ 31, 406],
        ...,
        [ 34, 455]]], dtype=int16), 'dt_scores': [0.873949039891189, 0.8948166013613552, 0.8842595305917041, 0.876953790920377]}}

运行结果参数含义如下： - input_path：表示输入待预测图像的路径 - page_index：如果输入是PDF文件，则表示当前是PDF的第几页，否则为 None - dt_polys：表示预测的文本检测框，其中每个文本检测框包含一个四边形的四个顶点。其中每个顶点都是一个列表，分别表示该顶点的x坐标和y坐标 - dt_scores：表示预测的文本检测框的置信度

可视化图片如下：

相关方法、参数等说明如下：

TextDetection实例化文本检测模型（此处以PP-OCRv5_server_det为例），具体说明如下：

参数参数说明参数类型默认值 model_name 模型名称。如果设置为None，则使用PP-OCRv5_server_det。 str|None None model_dir 模型存储路径。 str|None None device 用于推理的设备。
例如："cpu"、"gpu"、"npu"、"gpu:0"、"gpu:0,1"。
如指定多个设备，将进行并行推理。
默认情况下，优先使用 GPU 0；若不可用则使用 CPU。 str|None None enable_hpi 是否启用高性能推理。 bool False use_tensorrt 是否启用 Paddle Inference 的 TensorRT 子图引擎。如果模型不支持通过 TensorRT 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。
对于 CUDA 11.8 版本的飞桨，兼容的 TensorRT 版本为 8.x（x>=6），建议安装 TensorRT 8.6.1.6。
bool False precision 当使用 Paddle Inference 的 TensorRT 子图引擎时设置的计算精度。
可选项："fp32"、"fp16"。 str "fp32" enable_mkldnn 是否启用 MKL-DNN 加速推理。如果 MKL-DNN 不可用或模型不支持通过 MKL-DNN 加速，即使设置了此标志，也不会使用加速。
bool True mkldnn_cache_capacity MKL-DNN 缓存容量。 int 10 cpu_threads 在 CPU 上推理时使用的线程数量。 int 10 limit_side_len 检测的图像边长限制：int 表示边长限制数值。如果设置为None，将使用模型默认配置。 int|None None limit_type 检测的图像边长限制，检测的边长限制类型，"min" 表示保证图像最短边不小于det_limit_side_len，"max"表示保证图像最长边不大于limit_side_len。如果设置为None，将使用模型默认配置。 str|None None max_side_limit 检测的图像边长最大值限制：int 限制输入检测模型的图片最长边。如果设置为 None，将使用模型默认配置。 int|None None thresh 像素得分阈值。输出概率图中得分大于该阈值的像素点被认为是文本像素。如果设置为None，将使用模型默认配置。 float|None None box_thresh 检测结果边框内，所有像素点的平均得分大于该阈值时，该结果会被认为是文字区域。如果设置为None，将使用模型默认配置。 float|None None unclip_ratio Vatti clipping算法的扩张系数，使用该方法对文字区域进行扩张。如果设置为None，将使用模型默认配置。 float|None None input_shape 模型输入图像尺寸，格式为 (C, H, W)。 tuple|None None

调用文本检测模型的 predict() 方法进行推理预测，该方法会返回一个结果列表。另外，本模块还提供了 predict_iter() 方法。两者在参数接受和结果返回方面是完全一致的，区别在于 predict_iter() 返回的是一个 generator，能够逐步处理和获取预测结果，适合处理大型数据集或希望节省内存的场景。可以根据实际需求选择使用这两种方法中的任意一种。predict() 方法参数有 input、 batch_size、 limit_side_len、 limit_type、 thresh、 box_thresh、 max_candidates、unclip_ratio，具体说明如下：

参数参数说明参数类型默认值 input 待预测数据，支持多种输入类型，必填。

Python Var：如 numpy.ndarray 表示的图像数据
str：如图像文件或者PDF文件的本地路径：/root/data/img.jpg；如URL链接，如图像文件或PDF文件的网络URL：示例；如本地目录，该目录下需包含待预测图像，如本地路径：/root/data/(当前不支持目录中包含PDF文件的预测，PDF文件需要指定到具体文件路径)
list：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"]

Python Var|str|list batch_size 批大小，可设置为任意正整数。 int 1 limit_side_len 参数含义与实例化参数基本相同。设置为None表示使用实例化参数，否则该参数优先级更高。 int|None None limit_type 参数含义与实例化参数基本相同。设置为None表示使用实例化参数，否则该参数优先级更高。 str|None None thresh 参数含义与实例化参数基本相同。设置为None表示使用实例化参数，否则该参数优先级更高。 float|None None box_thresh 参数含义与实例化参数基本相同。设置为None表示使用实例化参数，否则该参数优先级更高。 float|None None unclip_ratio 参数含义与实例化参数基本相同。设置为None表示使用实例化参数，否则该参数优先级更高。 float|None None

对预测结果进行处理，每个样本的预测结果均为对应的Result对象，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的可视化图像四、二次开发¶

如果以上模型在您的场景上效果仍然不理想，您可以尝试以下步骤进行二次开发，此处以训练 PP-OCRv5_server_det 举例，其他模型替换对应配置文件即可。首先，您需要准备文本检测的数据集，可以参考文本检测 Demo 数据的格式准备，准备好后，即可按照以下步骤进行模型训练和导出，导出后，可以将模型快速集成到上述 API 中。此处以文本检测 Demo 数据示例。在训练模型之前，请确保已经按照安装文档安装了 PaddleOCR 所需要的依赖。

4.1 数据集、预训练模型准备¶ 4.1.1 准备数据集¶

# 下载示例数据集
wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/data/ocr_det_dataset_examples.tar
tar -xf ocr_det_dataset_examples.tar

4.1.2 下载预训练模型¶

# 下载 PP-OCRv5_server_det 预训练模型
wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_pretrained_model/PP-OCRv5_server_det_pretrained.pdparams

4.2 模型训练¶

PaddleOCR 对代码进行了模块化，训练 PP-OCRv5_server_det 识别模型时需要使用 PP-OCRv5_server_det 的配置文件。

训练命令如下：

#单卡训练 (默认训练方式)
python3 tools/train.py -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml \
    -o Global.pretrained_model=./PP-OCRv5_server_det_pretrained.pdparams \
    Train.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \
    Train.dataset.label_file_list='[./ocr_det_dataset_examples/train.txt]' \
    Eval.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \
    Eval.dataset.label_file_list='[./ocr_det_dataset_examples/val.txt]'

#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py \
    -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml \
    -o Global.pretrained_model=./PP-OCRv5_server_det_pretrained.pdparams \
    Train.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \
    Train.dataset.label_file_list='[./ocr_det_dataset_examples/train.txt]' \
    Eval.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \
    Eval.dataset.label_file_list='[./ocr_det_dataset_examples/val.txt]'

4.3 模型评估¶

您可以评估已经训练好的权重，如，output/PP-OCRv5_server_det/best_accuracy.pdprams，使用如下命令进行评估：

# 注意将pretrained_model的路径设置为本地路径。若使用自行训练保存的模型，请注意修改路径和文件名为{path/to/weights}/{model_name}。
 # demo 测试集评估
python3 tools/eval.py -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml \
    -o Global.pretrained_model=output/PP-OCRv5_server_det/best_accuracy.pdparams \
    Eval.dataset.data_dir=./ocr_det_dataset_examples \
    Eval.dataset.label_file_list='[./ocr_det_dataset_examples/val.txt]'

4.4 模型导出¶

python3 tools/export_model.py -c configs/det/PP-OCRv5/PP-OCRv5_server_det.yml -o \
    Global.pretrained_model=output/PP-OCRv5_server_det/best_accuracy.pdparams \
    Global.save_inference_dir="./PP-OCRv5_server_det_infer/"

导出模型后，静态图模型会存放于当前目录的./PP-OCRv5_server_det_infer/中，在该目录下，您将看到如下文件：

./PP-OCRv5_server_det_infer/
├── inference.json
├── inference.pdiparams
├── inference.yml

至此，二次开发完成，该静态图模型可以直接集成到 PaddleOCR 的 API 中。五、FAQ¶

通过参数limit_type和limit_side_len来对图片的尺寸进行限制，limit_type可选参数为[max, min]，limit_side_len 为正整数，一般设置为 32 的倍数，比如 960。如果输入图形分辨率不大，建议使用limit_type=min 和 limit_side_len=960 节省计算资源的同时能获得最佳检测效果。如果输入图片的分辨率比较大，而且想使用更大的分辨率预测，可以设置 limit_side_len 为想要的值，比如 1216。

2025年8月18日 2025年8月18日

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