Method __call__

tools/infer_rec.py:331–449

调用函数，处理输入图像，并返回识别结果。 Args: img_path (str, optional): 图像文件的路径。默认为 None。 img_numpy_list (list, optional): 包含多个图像 numpy 数组的列表。默认为 None。 img_numpy (numpy.ndarray, optional): 单个图像的 numpy 数组。默认为 None。 batch_num (int, optional): 每次处理的图像数量。默认

(self,
                 img_path=None,
                 img_numpy_list=None,
                 img_numpy=None,
                 batch_num=1)

        return self.onnx_rec_engine.run(images)

    def __call__(self,
                 img_path=None,
                 img_numpy_list=None,
                 img_numpy=None,
                 batch_num=1):
        """
        调用函数，处理输入图像，并返回识别结果。

        Args:
            img_path (str, optional): 图像文件的路径。默认为 None。
            img_numpy_list (list, optional): 包含多个图像 numpy 数组的列表。默认为 None。
            img_numpy (numpy.ndarray, optional): 单个图像的 numpy 数组。默认为 None。
            batch_num (int, optional): 每次处理的图像数量。默认为 1。

        Returns:
            list: 包含识别结果的列表，每个元素为一个字典，包含文件路径（如果有的话）、文本、分数和延迟时间。

        Raises:
            Exception: 如果没有提供图像路径或 numpy 数组，则引发异常。
        """

        if img_numpy is not None:
            img_numpy_list = [img_numpy]
            num_img = 1
        elif img_path is not None:
            img_path = get_image_file_list(img_path)
            num_img = len(img_path)
        elif img_numpy_list is not None:
            num_img = len(img_numpy_list)
        else:
            raise Exception('No input image path or numpy array.')
        results = []
        for start_idx in range(0, num_img, batch_num):
            batch_data = []
            batch_others = []
            batch_file_names = []

            max_width, max_height = 0, 0
            # Prepare batch data
            for img_idx in range(start_idx, min(start_idx + batch_num,
                                                num_img)):
                if img_numpy_list is not None:
                    img = img_numpy_list[img_idx]
                    data = {'image': img}
                elif img_path is not None:
                    file_name = img_path[img_idx]
                    with open(file_name, 'rb') as f:
                        img = f.read()
                        data = {'image': img}
                    data = self.transform(data, self.ops[:1])
                    batch_file_names.append(file_name)
                batch = self.transform(data, self.ops[1:])
                others = None
                if self.cfg['Architecture']['algorithm'] in [
                        'SAR', 'RobustScanner'
                ]:
                    valid_ratio = np.expand_dims(batch[-1], axis=0)
                    batch_others.append(valid_ratio)