摘要：本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错

本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》，作者：杜甫盖房子。

做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候，OCR会有一些错误识别，所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错，其实在OCR训练时加入语义信息也有不少工作，感兴趣的朋友可以了解一下，为了更大程度复用已有的项目，我们决定保留现有OCR单元，在之后加入独立语义纠错模块进行纠错。

本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错，最终效果如下：

我们使用ModelBox Windows SDK进行开发，如果还没有安装SDK，可以参考ModelBox端云协同AI开发套件（Windows）设备注册篇、ModelBox端云协同AI开发套件（Windows）SDK安装篇完成设备注册与SDK安装。

技能开发

这个应用对应的ModelBox版本已经做成模板放在华为云OBS中，可以用sdk中的solution.bat工具下载，接下来我们给出该应用在ModelBox中的完整开发过程：

1）下载模板

执行.\solution.bat -l可看到当前公开的技能模板：

███@DESKTOP-UUVFMTP MINGW64 /d/DEMO/modelbox-win10-x64-1.5.1
$ ./solution.bat -l
start download desc.json
 3942.12KB/S, percent=100.00%
Solutions name:
mask_det_yolo3
...
doc_ocr_db_crnn_bert

结果中的doc_ocr_db_crnn_bert即为文档识别应用模板，下载模板：

███@DESKTOP-UUVFMTP MINGW64 /d/DEMO/modelbox-win10-x64-1.5.1
$ ./solution.bat -s doc_ocr_db_crnn_bert
...

solution.bat工具的参数中，-l 代表list，即列出当前已有的模板名称；-s 代表solution-name，即下载对应名称的模板。下载下来的模板资源，将存放在ModelBox核心库的solution目录下。

2）创建工程

在ModelBox sdk目录下使用create.bat创建doc_ocr工程

███@DESKTOP-UUVFMTP MINGW64 /d/DEMO/modelbox-win10-x64-1.5.1
$ ./create.bat -t server -n doc_ocr -s doc_ocr_db_crnn_bert
sdk version is modelbox-win10-x64-1.5.1
success: create doc_ocr in D:\DEMO\modelbox-win10-x64-1.5.1\workspace

create.bat工具的参数中，-t 表示创建事务的类别，包括工程(server)、Python功能单元(Python)、推理功能单元(infer)等；-n 代表name，即创建事务的名称；-s 代表solution-name，表示将使用后面参数值代表的模板创建工程，而不是创建空的工程。

workspace目录下将创建出doc_ocr工程，工程内容如下所示：

doc_ocr
|--bin
│  |--main.bat：应用执行入口
│  |--mock_task.toml：应用在本地执行时的输入输出配置，此应用为http服务
|--CMake：存放一些自定义CMake函数
|--data：存放应用运行所需要的图片、视频、文本、配置等数据
│  |--char_meta.txt：字形拆解文件，用来计算字形相似度
│  |--character_keys.txt：OCR算法的字符集合
│  |--GB2312.ttf：中文字体文件
│  |--test_http.py：应用测试脚本
│  |--text.jpg：应用测试图片
│  |--vocab.txt：tokenizer配置文件
|--dependence
│  |--modelbox_requirements.txt：应用运行依赖的外部库在此文件定义，本应用依赖pyclipper、Shapely、pillow等工具包
|--etc
│  |--flowunit：应用所需的功能单元存放在此目录
│  │  |--cpp：存放C++功能单元编译后的动态链接库，此应用没有C++功能单元
│  │  |--bert_preprocess：bert预处理功能单元，条件功能单元，判断是否需要纠错
│  │  |--collapse_position：归拢单句纠错结果
│  │  |--collapse_sentence：归拢全文纠错结果
│  │  |--det_post：文字检测后处理功能单元
│  │  |--draw_ocr：ocr结果绘制功能单元
│  │  |--expand_img：展开功能单元，展开文字检测结果
│  │  |--expand_position：展开功能单元，展开bert预处理结果
│  │  |--match_position：匹配纠错结果
│  │  |--ocr_post：ocr后处理功能单元
|--flowunit_cpp：存放C++功能单元的源代码，此应用没有C++功能单元
|--graph：存放流程图
│  |--doc_ocr.toml：默认流程图，http服务
│  |--modelbox.conf：modelbox相关配置
|--hilens_data_dir：存放应用输出的结果文件、日志、性能统计信息
|--model：推理功能单元目录
│  |--bert：Bert推理功能能单元
│  │  |--bert.toml：语义推理配置文件
│  │  |--bert.onnx：语义推理模型
│  |--det：文字检测推理功能单元
│  │  |--det.toml：文字检测推理功能单元的配置文件
│  │  |--det.onnx：文字检测onnx模型
│  |--ocr：文字识别推理功能单元
│  │  |--ocr.toml：文字识别推理功能单元的配置文件
│  │  |--ocr.onnx：文字识别onnx模型
|--build_project.sh：应用构建脚本
|--CMakeLists.txt
|--rpm：打包rpm时生成的目录，将存放rpm包所需数据
|--rpm_copyothers.sh：rpm打包时的辅助脚本

3）查看流程图

doc_ocr工程graph目录下存放流程图，默认的流程图doc_ocr.toml与工程同名，将流程图可视化：

图示中，灰色部分为预置功能单元，其余颜色为我们实现的功能单元，其中绿色为一般通用功能单元，红色为推理功能单元，蓝色为条件功能单元，黄色为展开归拢功能单元。HTTP接收图解码后做预处理，接着是文字检测，模型后处理得到检测框，经过条件功能判断，检测到文字的图送入展开功能单元，切图进行文字识别，文字识别结果送入bert预处理单元判断是否需要进行纠错，如需纠错则再展开并行进行语义推理，不需要纠错的就直接进行结果绘制并返回。而未检测到文字的帧则直接返回。

4）核心逻辑

本应用核心逻辑中的文字检测与识别可以参考【ModelBox OCR实战营】视频字幕识别中的相关介绍，本文重点介绍文字纠错部分。

首先查看纠错预处理功能单元bert_preprocess：

def process(self, data_context):
    in_feat = data_context.input("in_feat")
    out_feat = data_context.output("out_feat")
    out_bert = data_context.output("out_bert")

    for buffer_feat in in_feat:
        ocr_data = json.loads(buffer_feat.as_object())['ocr_result']
        score_data = json.loads(json.loads(buffer_feat.as_object())['result_score'])

        text_to_process = []
        text_to_pass = []
        err_positions = []
        for i, (sent, p) in enumerate(zip(ocr_data, score_data)):
            if not do_correct_filter(sent, self.max_seq_length):
                text_to_pass.append((i, sent))
            else:
                err_pos = find_err_pos_by_prob(p, self.prob_threshold)
                if not err_pos:
                    text_to_pass.append((i, sent))
                else:
                    text_to_process.append(sent)
                    err_positions.append(err_pos)
        if not text_to_process:
            out_feat.push_back(buffer_feat)
        else:
            out_dict = []
            texts_numfree = [self.number.sub(lambda m: self.rep[re.escape(m.group(0))], s) for s in text_to_process]
            err_positions = check_error_positions(texts_numfree, err_positions)
            if err_positions is None:
                err_positions = [range(len(d)) for d in texts_numfree]
            batch_data = BatchData(texts_numfree, err_positions, self.tokenizer, self.max_seq_length)
            input_ids, input_mask, segment_ids, masked_lm_positions = batch_data.data
            ...
    return modelbox.Status.StatusCode.STATUS_SUCCESS

预处理单元对通过do_correct_filter函数对OCR结果进行判断，只对大于3个字的中文字符进行纠错：

def do_correct_filter(text, max_seq_length):
    if re.search(re.compile(r'[a-zA-ZＡ-Ｚａ-ｚ]'), text):
        return False
    if len(re.findall(re.compile(r'[\u4E00-\u9FA5]'), text)) < 3:
        return False
    if len(text) > max_seq_length - 2:
        return False
    return True

通过find_err_pos_by_prob函数定位需要纠错的字符，只对OCR置信度小于阈值的字符进行纠错：

def find_err_pos_by_prob(prob, prob_threshold):
    if not prob:
        return []
    err_pos = [i for i, p in enumerate(prob) if p < prob_threshold]
    return err_pos

如有需要纠错的字符，则将该句编码，进行语义推理。

语义推理后，通过collapse_position对推理结果进行解码，在match_position功能单元中使用shape_similarity函数计算语义推理结果与OCR结果的字符相似度：

def shape_similarity(self, char1, char2):
    decomp1 = self.decompose_text(char1)
    decomp2 = self.decompose_text(char2)
    similarity = 0.0
    ed = edit_distance(safe_encode_string(decomp1), safe_encode_string(decomp2))
    normalized_ed = ed / max(len(decomp1), len(decomp2), 1)
    similarity = max(similarity, 1 - normalized_ed)
    return similarity

其中，decompose_text函数将单个汉字编码为笔划级别的IDS，如：

华: ⿱⿰⿰丿丨⿻乚丿⿻一丨

             华
           +----+
           | ⿱  |
           +----+
        化         十
      +----+     +----+
      | ⿰  |    | ⿻  |
      +----+     +----+
   亻       七  一      丨
 +----+    +----+
 | ⿰  |   | ⿻  |
 +----+    +----+
丿     丨  乚      丿

计算语义推理结果字符与原OCR结果字符相似度之后，综合语义推理置信度与相似度判断是否接收纠错结果：

def accept_correct(self, confidence, similarity):
    if confidence + similarity >= self.all_conf \
        and confidence  >= self.confidence_conf \
            and similarity >= self.similarity_conf:
        return True
    return False

5）三方依赖库

本应用依赖pyclipper、Shapely、pillow等工具包，ModelBox应用不需要手动安装三方依赖库，只需要配置在dependence\modelbox_requirements.txt，应用在编译时会自动安装。

技能运行

在项目目录下执行.\bin\main.bat运行应用，为了方便观察纠错结果，我们将日志切换为info：

███@DESKTOP-UUVFMTP MINGW64 /d/DEMO/modelbox-win10-x64-1.5.1/workspace/doc_ocr
$ ./bin/main.bat default info
...
[2022-12-27 15:20:40,043][ INFO][httpserver_sync_receive.cc:188 ] Start server at http://0.0.0.0:8083/v1/ocr_bert

另起终端，进入项目data目录下，运行test_http.py脚本进行测试：

███@DESKTOP-UUVFMTP MINGW64 /d/DEMO/modelbox-win10-x64-1.5.1/workspace/doc_ocr/data
$ python test_http.py

可以在技能运行日志中观察到接受的纠错结果：

[2022-12-27 15:22:40,700][ INFO][match_position\match_position.py:51  ] confidence: 0.99831665, similarity: 0.6470588235294117, 柜 -> 相

同时，在data目录下可以看到应用返回的结果图片：

 

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