OnnxTR 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

OnnxTR 是一个基于 ONNX Runtime 的文档文本识别（Document Text Recognition，简称 docTR）库的封装。项目目录结构如下：

.
├── .conda
├── .github
├── demo
├── docs/
├── images
├── onnxtr
│   ├── __init__.py
│   ├── io
│   ├── models
│   ├── scripts
│   └── tests
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── pyproject.toml
└── setup.py

• .conda: 包含项目依赖的 conda 配置文件。
• .github: 存放 GitHub Actions 工作流的配置文件。
• demo: 示例代码和结果展示。
• docs: 项目文档。
• images: 存储项目相关图像文件。
• onnxtr: 核心代码目录，包括初始化文件、输入输出处理、模型定义、脚本和测试代码。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• .pre-commit-config.yaml: pre-commit 配置文件，用于自动化代码风格检查和修复。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
• Dockerfile: 用于构建 Docker 容器的配置文件。
• LICENSE: 项目使用的 Apache-2.0 许可证。
• Makefile: 用于构建和测试项目的 Makefile 文件。
• README.md: 项目简介和说明。
• pyproject.toml: 项目元数据和依赖性配置。
• setup.py: Python 包配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件主要是 onnxtr/__init__.py，它初始化了项目的各个模块，使得外部可以方便地导入和使用 OnnxTR。以下是启动文件的基本内容：

from .io import DocumentFile
from .models import ocr_predictor

通过这种方式，用户可以简单地导入 DocumentFile 和 ocr_predictor 来进行文档处理和文本识别。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 .conda 目录中的 environment.yml 文件和项目根目录下的 Makefile 文件。

environment.yml

environment.yml 文件定义了项目运行所需的环境，包括 Python 版本和依赖的包。例如：

name: onnxtr-env
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.10
  - pip
  - onnxruntime
  - numpy
  - Pillow
  # 其他依赖

用户可以使用 conda 创建一个隔离的环境并安装所有依赖：

conda create --name onnxtr-env --file environment.yml

Makefile

Makefile 文件提供了项目构建和测试的命令，例如：

build:
	python setup.py build

test:
	python setup.py test

用户可以通过以下命令来构建和测试项目：

make build
make test

以上是 OnnxTR 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。通过这些介绍，用户可以更好地理解项目结构并开始使用 OnnxTR 进行文档文本识别任务。