【亲测免费】 docTR 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

docTR 项目的目录结构如下：

doctr/
├── demo/
│   ├── app.py
│   ├── tf-requirements.txt
│   └── pt-requirements.txt
├── doctr/
│   ├── datasets/
│   ├── io/
│   ├── models/
│   ├── transforms/
│   ├── utils/
│   ├── contrib/
│   └── __init__.py
├── tests/
├── .gitignore
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
└── requirements.txt

目录结构介绍：

• demo/: 包含演示应用程序的文件。
  • app.py: 演示应用程序的主文件。
  • tf-requirements.txt: TensorFlow 版本依赖文件。
  • pt-requirements.txt: PyTorch 版本依赖文件。
• doctr/: 项目的主要代码目录。
  • datasets/: 数据集处理相关代码。
  • io/: 输入输出处理相关代码。
  • models/: 模型定义相关代码。
  • transforms/: 数据转换相关代码。
  • utils/: 工具函数相关代码。
  • contrib/: 社区贡献代码。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
• tests/: 测试代码目录。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 demo/app.py，该文件用于启动演示应用程序。

启动文件介绍：

• demo/app.py: 该文件使用 Streamlit 框架构建了一个简单的 Web 应用程序，用于展示 docTR 的 OCR 功能。

启动命令：

• TensorFlow 版本：

  USE_TF=1 streamlit run demo/app.py
  

• PyTorch 版本：

  USE_TORCH=1 streamlit run demo/app.py
  

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 setup.py 和 requirements.txt。

配置文件介绍：

• setup.py: 该文件用于项目的安装和打包，定义了项目的元数据和依赖。
• requirements.txt: 该文件列出了项目运行所需的所有依赖包及其版本。

通过这些配置文件，可以方便地进行项目的安装和依赖管理。

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以上是 docTR 开源项目的教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用 docTR 项目。