Text Detect Metric

简介

该库用于计算Precision、Recall和H-mean三个指标，用来快速评测文本检测算法效果，与text_det_test_dataset配套使用。

指标计算代码参考：PaddleOCR 和 DB

整体框架

flowchart LR

A([Text Detect Algorithm]) --get_pred_txt.py--> B([pred_txt])
B --compute_metric.py--> C([TextDetMetric]) --> D([Precision])
C --> E([Recall])
C --> F([H-mean])

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指定数据集上评测

如果想要评测其他文本检测算法，需要将预测结果写入pred.txt中，格式为预测框坐标\t真实框坐标\t耗时，详细可参考link。示例如下：

[[[85.0, 43.0], [164.0, 44.0], [164.0, 72.0], [85.0, 70.0]]] [[[473.36082474226805, 271.2938144329896], [520.7835051546391, 290.8814432989691]]] 0.14536070823669434

示例（评测rapidocr_onnxruntime==1.3.16）

1. 安装运行环境

   pip install rapidocr_onnxruntime==1.3.16
   pip install datasets
   pip install text_det_metric

2. 获得pred.txt文本文件

   from pathlib import Path
   import cv2
   import numpy as np
   from datasets import load_dataset
   from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR
   from tqdm import tqdm
   
   engine = RapidOCR()
   
   dataset = load_dataset("SWHL/text_det_test_dataset")
   test_data = dataset["test"]
   
   content = []
   for i, one_data in enumerate(tqdm(test_data)):
       img = np.array(one_data.get("image"))
       img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
   
       dt_boxes, elapse = engine(img, use_det=True, use_cls=False, use_rec=False)
   
       dt_boxes = [] if dt_boxes is None else dt_boxes
       elapse = 0 if elapse is None else elapse[0]
   
       gt_boxes = [v["points"] for v in one_data["shapes"]]
       content.append(f"{dt_boxes}\t{gt_boxes}\t{elapse}")
   
   with open("pred.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
       for v in content:
           f.write(f"{v}\n")

3. 计算指标

   from text_det_metric import TextDetMetric
   
   metric = TextDetMetric()
   pred_path = "pred.txt"
   metric = metric(pred_path)
   print(metric)

4. 得到结果

   {'precision': 0.8301, 'recall': 0.8659, 'hmean': 0.8476, 'avg_elapse': 0.2246}