从零开始使用Surya-OCR版本0.3.0——文本目标检测模型的安装与部署

本文完整详细记录了从安装到调试到部署一个开源Github文本检测项目的全过程

机器白学

8873人浏览 · 2024-04-15 15:10:48

机器白学 · 2024-04-15 15:10:48 发布

三、Surya-OCR模型使用——文本检测

1.命令行指令版——（需要“科学上网”）

2.Python接口版——（离线下载部署）

四、写在结尾：Surya深度扩展应用

一、Surya-OCR项目简介

（追加）本文使用的是的surya版本是0.3.0。请确保安装版本一致，更新版本使用将发生改动。最新版本使用见后续文章。

（最新）最新版本0.6使用方法和更新安装环境教程，详见博文链接如下：

https://blog.csdn.net/qq_58718853/article/details/142817344

Surya项目源码Github地址：https://github.com/VikParuchuri/surya

根据官方文档介绍：

Surya 是一个文档 OCR 工具包，可以支持：

90+ 种语言的准确 OCR
任何语言的行级文本检测
任何语言的布局分析（表格、图像、页眉等检测）

下面是官方给出的一些检测示例图。

Surya-OCR 支持三种形式的文本识别，分别是文本提取、文本行检测和文本区域检测，并支持多种语言的识别任务，下面分布展示其官方效果图示。

文本提取效果：

文本行检测效果：

文本区域检测效果：

二、Surya-OCR模型安装

1.conda虚拟环境创建

进入conda的Anaconda Prompt环境，输入以下指令生成虚拟环境。Surya要求Python版本在3.9以上。

conda create -n surya python=3.9

检验安装成功与否，并激活虚拟环境。

conda activate surya

2.Pytorch环境安装

①官网直接命令安装

在虚拟环境surya激活的条件下，条件好的（网络连接稳定），直接使用官网pip命令安装。

官网地址：https://pytorch.org/mmxm

根据电脑安装的cuda版本安装对应的pytorch版本。可以在官网中选择以往的版本安装，本机服务器使用的是cu101版本。将下述指令复制到，已经激活虚拟环境的Anaconda Prompt中，即可安装pytorch环境。（下述忽略图中选择，按代码版本为准，选择比示例图更高版本的torch安装！！）

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

安装完成后，pip list看一下当前环境下安装的所有包，验证是否安装成功。

②使用whl包离线安装

对于网络环境不稳定，使用命令指令安装出现下面红字报错的时候，推荐使用whl包先下载到本地，再在本地离线安装 torch 环境。

whl包下载地址：https://download.pytorch.org/whl/cu117

首先还是要去官网查看需要下载的torch相关包版本号，torch、torchvision、torchaudio版本需一一对应，不然会报错。然后进入whl包下载地址，下载相应版本的 torch、torchvision 和 torchaudio。

选择与本机对应的版本下载，cu113对应cuda版本号（也有cpu版本），cp是环境中python版本，选择win的版本。（尽量选择 torch 1.10.0以上的版本）

下载完成后，将下载的包移动到指定的虚拟环境下的文件夹中——在你安装的conda地址下的env/surya/Scripts 中。

注意此处torch版本和之前不同，是因为服务器（cuda10.1）上已安装好环境，现在是使用个人电脑（cuda11.7）作为实验。

在此处备注一下，不要选用过低版本的 torch 安装！在服务器安装的torch 1.8.1版本，在离线部署时，因为torch版本低，有些库函数不存在报错！后续重新将torch重装更新到了1.12.1。下述在本机安装的1.13.0版本部署过程中就不存在报错。

现在再打开Anaconda Prompt，激活虚拟环境，并且cd到whl包的地址目录下。本机conda安装在E盘。

# 激活虚拟环境
conda activate surya

# cd到包下载地址
E:
cd E:\conda3\envs\surya\Scripts

# pip安装whl包
pip install torch-1.13.0+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl

同样的方式，安装torchvision和torchaudio另外两个torch包，torchvision会有一些其他依赖包会在安装whl的时候自行安装。安装完成后，使用pip list检查一下。

3.Surya-ocr安装

根据官方指令直接安装。成功后可以看所安装的包，对于一些因为网络问题无法安装的库，可以对应去找whl或者tar文件下载离线安装。

# 确保安装老版本0.3.0
pip install surya-ocr==0.3.0

4.surya项目代码克隆

Surya下载Github地址：https://github.com/VikParuchuri/surya

进入上述 github 源代码地址，下载surya包到本地并解压，方便本地部署surya项目。

5.报错处理

如果后续运行出现报错RuntimeError: “linspace_cpu“ not implemented for ‘Half’，说明安装包的源码需要修改，具体参加下面的博文，已解决该问题https://blog.csdn.net/qq_58718853/article/details/137770263

使用时如果报以下错误，是transformers版本太高了，降低版本可以解决。

# 降低transformers的版本
pip install transformers==4.36.2
# 降低surya-ocr版本
pip install surya-ocr==0.3.0

三、Surya-OCR模型使用——文本检测

Surya官方文档中提供了两种使用模型的方法，一种是命令行指令，另一种是提供了Python模型接口。第一种需要稳定的访问外网的权限，第二种可以借助接口实现模型的离线部署。

1.命令行指令版——（需要“科学上网”）

官方文档中，对于模型源代码项目的命令行指令操作给出了具体的解释，这种使用模型的方式更加便利，下面将其提供的指令功能翻译并记录在下面。下述指令代码直接在 Pycharm终端Terminal 中运行。

Surya提供了三种文本检测的模式，分别是：文本提取（Text Recognition）、文本行检测（Text Line Detection）、文本区域检测（Layout Analysis）。

①文本提取指令（Text Recognition）

文本提取指令如下，其支持图片、pdf 和图片文件的输入，输出是一个带有检测到的文本和框的 json 文件，并可选地保存重建页面的图像。

指令中有一些参数是可以调整和选择的：

--langs：用于指定检测文本的语言，多种语言用逗号间隔，支持主要几种语言的缩写如下。

# 文本语言
{'zh': 'Chinese', 'en': 'English', 'de': 'German',  'fr': 'French', 'ru': 'Russian'}

## 具体参见surya源代码/surya/languages.py

--image：可选参数，选上将保存重建页面的图片，即页面和检测到的文本行的图像。

--result_dir：指定将结果保存到的目录，而不是默认目录

一个完整的示例指令代码如下，其中 DATA_PATH 代表需要检测的图片位置，SAVE_PATH代表结果保存位置。

# 文本提取指令
surya_ocr "DATA_PATH" --langs zh --image --result_dir "SAVE_PATH"

②文本行检测（Text Line Detection）

文本行检测和文本提取类似，此处不再赘述。文本行只是多了一个对数学公式的检测参数。

--math：可选参数，选上使用专门的数学检测模型。这在数学方面好，但在其他方面会差。

一个完整的示例代码如下：

# 文本行检测命令
surya_detect "DATA_PATH" --image --result_dir "SAVE_PATH" --math

③文本区域检测（Layout Analysis）

无特殊参数增加，使用同上述内容。

一个完整的示例代码如下：

# 文本区域检测指令
surya_layout "DATA_PATH" --image --result_dir "SAVE_PATH"

2.Python接口版——（离线下载部署）

由于对服务器安全性考虑，无法实时“科学上网”，使用指令部署常常会遇到互联网拒绝访问的报错。此时需要下载好 surya 模型训练好的参数，离线部署检测文本。下面给出操作流程。

①模型参数下载

如果在别的设备中可以使用科学连接上网的话，访问以下地址，下载对应的模型，需要用的模型主要是两个——“vikp/surya_det2” & "vikp/surya_layout"

所有模型参数下载地址：https://huggingface.co/vikp

本人将部分模型的参数数据放在下方百度云地址，需要自取。

百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1NlOD8Naq8g9xt9oCcd_7ag?pwd=jqbx

提取码：jqbx

②报错调试

具体参考这篇博文：https://blog.csdn.net/qq_58718853/article/details/137770263

③Python接口使用

Surya官方文档中给出了对应使用的Python使用接口，但是需要对代码一些细节进行修改，如默认代码还是在线加载模型，需将加载地址修改为本地；指令一些功能的实现也需在源码内进行调整。下面分别给出三个模型的接口代码修改版。

注意：以下代码中图片地址 IMAGE_PATH 只能是单个图片文件，即以 .jpg 结尾的详细图片地址，不支持图片文件夹的输入。

文本提取OCR

# 文本提取ocr

from PIL import Image
from surya.ocr import run_ocr
from surya.model.detection import segformer
from surya.model.recognition.model import load_model
from surya.model.recognition.processor import load_processor

langs = ["language"] ## 选择你的文本语言
IMAGE_PATH = 'image_path' ## 需检测图片地址
MODEL_PATH = 'model_path' ## 模型参数保存地址

#####################（分界线）上述是需根据情况修改的参数，以下函数不需修改

# 加载离线模型
image = Image.open(IMAGE_PATH)
det_processor, det_model = segformer.load_processor(MODEL_PATH), segformer.load_model(MODEL_PATH)
rec_model, rec_processor = load_model(MODEL_PATH), load_processor(MODEL_PATH)

# 检测结果
predictions = run_ocr([image], [langs], det_model, det_processor, rec_model, rec_processor)

文本行检测 Text Line

# 文本行检测

from PIL import Image
from surya.detection import batch_text_detection
from surya.model.detection.segformer import load_model, load_processor

IMAGE_PATH = 'image_path' ## 需检测图片地址
MODEL_PATH = 'model_path' ## 模型参数保存地址

#####################（分界线）上述是需根据情况修改的参数，以下函数不需修改

# 加载离线模型
image = Image.open(IMAGE_PATH)
model, processor = load_model(MODEL_PATH), load_processor(MODEL_PATH)

# 检测结果
predictions = batch_text_detection([image], model, processor)

文本区域检测 Layout analysis

# 文本区域检测

from PIL import Image
from surya.detection import batch_text_detection
from surya.layout import batch_layout_detection
from surya.model.detection.segformer import load_model, load_processor

IMAGE_PATH = 'image_path' ## 需检测图片地址
MODEL_PATH = 'model_path' ## 文本行检测模型参数保存地址
MODEL_LAYOUT_PATH = "model_layout_path" ## 区域检测模型

#####################（分界线）上述是需根据情况修改的参数，以下函数不需修改

image = Image.open(IMAGE_PATH)
model = load_model(MODEL_LAYOUT_PATH)
processor = load_processor(MODEL_LAYOUT_PATH)
det_model = load_model(MODEL_PATH)
det_processor = load_processor(MODEL_PATH)

# 检测结果
## 文本行检测结果
line_predictions = batch_text_detection([image], det_model, det_processor)
## 文本区域检测
layout_predictions = batch_layout_detection([image], model, processor, line_predictions)

上述代码中模型预测结果在 predictions 中，Surya 的输出是一个 Class 类形式，具体详细的解析以及如何转为想要的数据格式，见写在结尾的第一篇文章链接。