【python学习】使用魔塔社区的模型

前言

        魔塔社区有很多模型，但是怎么使用呢？刚开始学习python，简单的摸索一下

一、新建项目

1、创建虚拟环境

conda create -n paddle python=3.10

2、激活虚拟环境

conda activate paddle 

3、新建项目

        PyCharn新建一个项目，选择已创建的虚拟环境paddle

        项目新增models目录

二、下载模型

        打开PyCharm的Terminal，命令行前面有一个(paddle)，说明当前是在虚拟环境下，使用命令行安装必要的依赖和下载模型

1、安装必要的依赖

参考链接：https://modelscope.cn/docs/intro/environment-setup

（1）安装modelscope

        modelscope是用来下载模型和导入模型的，切记添加后面的[framework]

pip install modelscope[framework]

（2）安装torch

        torch是一个深度学习框架，运行模型需要这个东西

pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、下载模型

        选择这个模型 https://modelscope.cn/models/iic/cv_resnet18_card_correction

        点击下载模型，会有各种下载模型的方式

        我们使用以下命令下载模型，把模型下载当当前项目的models目录下

 modelscope download --model iic/cv_resnet18_card_correction --local_dir ./models/iic/cv_resnet18_card_correction

        下载完成后在models目录下有对应的模型文件了

三、运行

        新建一个main.py，添加以下代码即可，参考模型页面的使用范例

from pathlib import Path
import cv2
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

# 加载模型
card_detection_correction = pipeline(Tasks.card_detection_correction, model='models/iic/cv_resnet18_card_correction')


def correction():
    
    # 读取文件夹下的文件
    folder_path = Path(r'D:\study\paddle\image')
    files = [f for f in folder_path.iterdir() if f.is_file()]
    
    # 遍历文件
    for file in files:
        print(file)
        file_name = file.name
        
        # 调用模型
        result = card_detection_correction(str(file))
        print(result)
        
        # 保存结果图片
        corrected_image = result['output_imgs'][0]
        cv2.imwrite(fr'D:\study\paddle\result\{file_name}', corrected_image)


if __name__ == '__main__':
    correction()

写在最后的话

        这只是一个简单的示例，用来校正票证图片，其他模型的使用方法万变不离其宗