paddlenlp:社交网络中多模态虚假媒体内容核查（特征篇）

初赛之特征构造

写在前面
一、安装paddleOCR
二、代码部分
三、模型优缺点
四、写在最后

写在前面

通过前面两篇文章的介绍，我们可以大致的知道模型用到的特征分为四块：qCap，qImg，captions，imgs。根据这些特征，我们得到的模型效果在0.7左右。是否能加入更多的特征，进一步提升模型的效果呢？

通过数据分析，我们发现了部分图片中存在文字且具有判断文本类别的作用。所以，本文采用paddleocr模型来提取图像中的文字特征。

一、安装paddleOCR

在安装paddleOCR前，需要安装依赖组件Shapely

python 复制代码

pip install Shapely

接下来，就可以安装paddleOCR了，也是一行代码就完成安装

python 复制代码

pip install --user paddleocr -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

接下来我们就可以进行测试了

python 复制代码

from paddleocr import PaddleOCR
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE'

captions_list = []
# Paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语，可以通过修改lang参数进行切换
# 参数依次为`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # need to run only once to download and load model into memory
caption = []
img_path = '0.jpg'
result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
for idx in range(len(result)):
    res = result[idx]
    print(res)
    for line in res:
        if line[1][1]>0.9:   # line[1][1]是提取文本的置信度
            print(line[1][0])   # line[1][0]是提取文本
           
# 显示结果
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]
im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path='/path/to/PaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf')
im_show = Image.fromarray(im_show)
im_show.save('result.jpg')

测试结果如下

可以发现，识别效果还是不错的。

paddleOCR以ppocr轻量级模型作为默认模型，如果你想尝试更多，可以参考以下链接的第3节自定义模型进行自定义更换。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc/doc_ch/whl.md

二、代码部分

运行该部分代码，可以得到train、test、val各个img文件夹中图片中的文字，一行文字代表一张图片。

python 复制代码

#读取数据
import json
from paddleocr import PaddleOCR
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE'


data_items_train = json.load(open("queries_dataset_merge/dataset_items_train.json",'r',encoding='UTF8'))
data_items_val = json.load(open("queries_dataset_merge/dataset_items_val.json",'r',encoding='UTF8'))
data_items_test = json.load(open("queries_dataset_merge/dataset_items_test.json",'r',encoding='UTF8'))

# 写入txt文件
def load_ocr_captions(context_data_items_dict,queries_root_dir,split):
    if split == 'train':
        fname = 'ocr/ocr_qimg_train.txt'
    if split == 'val':
        fname = 'ocr/ocr_qimg_val.txt'
    if split == 'test':
        fname = 'ocr/ocr_qimg_test.txt'
    # image_path = os.path.join(queries_root_dir,fname)

    # Paddleocr目前支持中英文、英文、法语、德语、韩语、日语，可以通过修改lang参数进行切换
    # 参数依次为`ch`, `en`, `french`, `german`, `korean`, `japan`。
    with open(fname, 'w', encoding="UTF8") as f:
        for key in range(len(context_data_items_dict)):
            print(key)
            captions_list = []
            image_path = os.path.join(queries_root_dir, context_data_items_dict[str(key)]['image_path'])
            ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch",show_log=False)  # need to run only once to download and load model into memory
            result = ocr.ocr(image_path, cls=True)
            for idx in range(len(result)):
                res = result[idx]
                for line in res:
                    if line[1][1] >= 0.8:  # 置信度
                        captions_list.append(line[1][0])
            captions = ",".join(captions_list)
            f.write(captions+'\n')


#### load Datasets ####
train_dump_ocr_captions= load_ocr_captions(data_items_train, 'queries_dataset_merge','train')
val_dump_ocr_captions = load_ocr_captions(data_items_val,'queries_dataset_merge','val')
test_dump_ocr_captions = load_ocr_captions(data_items_test,'queries_dataset_merge','test')

三、模型优缺点

优点是模型识别的准确率较高，缺点是模型不能多线程跑，读完整个数据集耗时1day。建议在入模前就通过ocr采集存储每个图片的文字，后续调用，直接通过图片id匹配即可。

四、写在最后

文本主要展现用什么方法来做数据特征加工，对baseline改动的代码就不贴了，想要的uu们可以私信我。

本次记录主要还是以学习为主，抽了工作之余来进行OCR特征加工。探索了一个带大家最快上手的路径，降低大家的入门难度。

看完觉得有用的话，记得点个赞，不做白嫖党~