使用

Python 脚本运行

默认用法（默认模型 pp_layout_cdla + onnxruntime 引擎）：

from rapid_layout import RapidLayout

layout_engine = RapidLayout()
img_path = "https://raw.githubusercontent.com/RapidAI/RapidLayout/718b60e927ab893c2fad67c98f753b2105a6f421/tests/test_files/layout.jpg"
results = layout_engine(img_path)
print(results)
results.vis("layout_res.png")

指定模型与引擎（关键字参数）：

from rapid_layout import EngineType, ModelType, RapidLayout

layout_engine = RapidLayout(
    model_type=ModelType.PP_LAYOUT_CDLA,
    engine_type=EngineType.ONNXRUNTIME,
    conf_thresh=0.5,
    iou_thresh=0.5,
)
results = layout_engine(img_path)
print(results)
results.vis("layout_res.png")

使用配置对象（与上方等价）：

from rapid_layout import EngineType, ModelType, RapidLayout, RapidLayoutInput

cfg = RapidLayoutInput(
    model_type=ModelType.PP_LAYOUT_CDLA,
    engine_type=EngineType.ONNXRUNTIME,
    conf_thresh=0.5,
    iou_thresh=0.5,
)
layout_engine = RapidLayout(cfg=cfg)
results = layout_engine(img_path)
print(results)
results.vis("layout_res.png")

终端运行

rapid_layout test_images/layout.png
rapid_layout test_images/layout.png -m pp_layout_cdla --conf_thresh 0.5 --iou_thresh 0.5

构造函数参数（RapidLayout / RapidLayoutInput）

参数	类型	默认值	说明
model_type	ModelType / str	pp_layout_cdla	模型类型
model_dir_or_path	str / Path / None	None	模型路径，不传则按 model_type 解析
engine_type	EngineType / str	onnxruntime	推理引擎：onnxruntime、openvino
engine_cfg	dict	{}	引擎额外配置
conf_thresh	float	0.5	框置信度阈值 [0, 1]
iou_thresh	float	0.5	IoU 阈值 [0, 1]

可视化结果

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