Metadata-Version: 2.1
Name: rpa-ocr
Version: 0.1.3
Summary: A Tools for use algorithm for verification recognition
Home-page: https://code.ii-ai.tech/zhutaonan/rpa_verification.git
Author: adolf
Author-email: adolf1321794021@gmail.com
License: UNKNOWN
Description: # **rpa_verification**
        
        ##### 用于自主训练测试上线部署验证码算法
        
        ### 版本号 
        
            0.1.3
        
        ### 使用方法
        
         安装
        
        #### 新建conda环境
        
        `conda create -n rpa-ocr python=3.7`
        
        #### 使用pip命令安装
              
        `pip install rpa-ocr`
        
        note: 如果在安装过程中发生某些库安装失败，使用`pip`重新安装即可
        
        #### 训练
        
        定义好相关参数然后使用`train.main()`命令训练
            
        ```python
        import rpa_ocr
        app_scenes = ""
        data_path = ""
        train = rpa_ocr.Train(app_scenes=app_scenes,
                              data_path=data_path)
        train.main()
        ```
             
        #### 参数说明
        
        ```
         app_scenes: 当前验证码的使用场景，也是全局标识符
         alphabet_mode: 使用哪种模式的字母表,目前支持"ch"(中文）,"eng"(英文大小写）,"ENG"（英文大写）
         data_path: 存储数据的位置，按照图片，命名为label
         model_path: model训练完后的保存地址
         short_size: 图片的高度，必须是16的倍数。default:32
         verification_length: 验证码的长度。default:4
         device: 使用cpu还是gpu进行训练，两个模式:"cpu" or "cuda"。default:"cpu"
         epochs: 训练模型的轮数。default:1200
         lr: 学习率。default:1e-3
         batch_size: 每一个batch的大小。default:256
         num_works: 使用多进行进行数据处理，使用进程数。default:0
         target_acc: 目标准确率,如果达到目标准确率将提前结束训练。default:0.95
         cloud_service: 是否将训练好的模型自动上传到云端。default:True
        ```
        
        #### 预测
        
        定义好相关参数，然后使用`crnn.predict(image)`进行预测
        
        目前支持的image格式为opencv，pillow读入和base64编码后的图片
        
        ```python
        import rpa_ocr
        import cv2
        app_scenes = ""
        model_path = ""
        image_path = ""
        image = cv2.imread(image_path)
        crnn = rpa_ocr.CRNNInference(app_scenes=app_scenes,
                                     model_path=model_path)
        crnn.predict(image)
        ```
        
        #### 参数说明
        
        ```
         app_scenes: 当前验证码的使用场景，也是全局标识符
         alphabet_mode: 使用哪种模式的字母表,目前支持"ch"(中文）,"eng"(英文大小写）,"ENG"（英文大写)。default:"eng"
         model_path: 使用model所在文件夹目录
         short_size: 图片的高度，必须是16的倍数。default:32
         verification_length: 验证码的长度。default:4
         device: 使用cpu还是gpu进行训练，两个模式:"cpu" or "cuda"。default:"cpu"
        ```
        
        ### TODO LIST
        
        - [x] 完成训练和测试的一键完成
        - [x] 支持多cpu加速训练
        - [x] 支持自动提前停止训练
        - [x] 针对中文验证码的支持
        - [x] 完成训练后的一键部署到云服务器
        - [x] 完成可以部署到win32
        - [ ] 支持文字点选类验证码
        - [ ] 增加对滑块验证码的支持
        - [ ] 增加对拼图类验证码的支持
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Description-Content-Type: text/markdown
