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通过dbnet对图片进行文本框检测。
dbnet特点：
1） 一个轻型网络，cpu可以实时推理；
2）对图片的旋转文字进行定位；
3）对于图片的定位召回适中。
对于简单场景可以满足需求。
实现代码如下：
import cv2
from models import DBNETif __name__ == "__main__":text_handle = DBNET(MODEL_PATH="./models/dbnet.onnx")img = cv2.imread("images/2.jpg")# 文本检测box_list, score_list = text_handle.process(img,short_size=320)# 打印 置信度 和 对应的区域框print()for i in range(len(score_list)):print("[{}] 置信度 score:{:.2f} , 边界框 x1y1x2y2x3y3x4y4 :{}".format(i+1,score_list[i],box_list[i].reshape(-1)))# 显示文本检测框可视化结果img = draw_bbox(img, box_list)# 保存检测结果图cv2.imwrite("test_result.jpg", img)cv2.namedWindow("img",0)cv2.imshow("img",img)cv2.waitKey(0)log显示如下：
[1] 置信度 score:0.74 , 边界框 x1y1x2y2x3y3x4y4 :[118 290 213 247 232 288 136 332]
[2] 置信度 score:0.76 , 边界框 x1y1x2y2x3y3x4y4 :[109 260 203 223 216 256 122 293]
[3] 置信度 score:0.72 , 边界框 x1y1x2y2x3y3x4y4 :[100 236 187 194 201 224 114 266]
[4] 置信度 score:0.74 , 边界框 x1y1x2y2x3y3x4y4 :[ 87 205 176 169 188 198 98 233]
[5] 置信度 score:0.71 , 边界框 x1y1x2y2x3y3x4y4 :[ 69 168 168 133 182 174 84 208]示例如下：
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