paddleocr的检测算法类型有哪些

Question

paddleocr的检测算法类型有哪些？我看参数det_algorithm的默认值是DB，我的需求是检测图像里的弯曲文本，是用哪个检测算法类型？ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")这里直接填参数修改就可以用吗？还是训练模型时候的yml文件修改后才能用，我修改ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch"，det_algorithm=‘fast’)报错，只能用DB，还有图片检测和识别，image = draw_ocr(image, result, font_path='simfang.ttf')生成的图片变模糊了是什么原因？修改哪里的参数才是原图

Answer 1

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PaddleOCR检测算法类型

PaddleOCR提供了多种检测算法类型，以下是一些常见的算法：

• DB (DB-Net)：默认算法，适用于检测直线文本和一些简单的曲线文本。
• RBOX (RBOX-Net)：适用于检测复杂的曲线文本和图像中的文本。
• EAST (EAST-Net)：适用于检测文本框的位置和形状。
• CRNN (CRNN-Net)：适用于检测文本框的位置和形状，并且可以识别文本内容。

检测弯曲文本

如果你需要检测弯曲文本，可以使用RBOX (RBOX-Net)算法或EAST (EAST-Net)算法。RBOX算法可以检测复杂的曲线文本，而EAST算法可以检测文本框的位置和形状。

在使用PaddleOCR时，可以通过设置det_algorithm参数来选择检测算法。例如：

import paddleocr

ocr = paddleocr.PaddleOCR(det_algorithm='RBOX')

这将使用RBOX算法来检测文本。

CRNN算法

CRNN算法可以检测文本框的位置和形状，并且可以识别文本内容。但是，它不适用于检测弯曲文本。

DB算法

DB算法是默认算法，适用于检测直线文本和一些简单的曲线文本。但是，它不适用于检测复杂的曲线文本。

总的来说，RBOX算法和EAST算法是检测弯曲文本的好选择。