Update app.py

app.py

@@ -104,13 +104,13 @@ examples = [['images/1.jpg']]
 
 with gr.Blocks(title='RapidOCR') as demo:
     gr.Markdown("""
-        <h1><center><a href="https://github.com/RapidAI/RapidOCR" target="_blank">RapidOCR</a></center></h1>
+        <center><a href="https://github.com/RapidAI/RapidOCR" target="_blank"><img src="https://raw.githubusercontent.com/RapidAI/RapidOCR/main/assets/RapidOCR_LOGO.png"  width="30%"></a></center>
 
-        ### Docs: [Docs](https://rapidocr.rtfd.io/)
-        ### Parameters docs: [link](https://github.com/RapidAI/RapidOCR/tree/main/python#configyaml%E4%B8%AD%E5%B8%B8%E7%94%A8%E5%8F%82%E6%95%B0%E4%BB%8B%E7%BB%8D)
-        - **box_thresh**: 检测到的框是文本的概率，值越大，框中是文本的概率就越大。存在漏检时，调低该值。
-        - **unclip_ratio**: 控制文本检测框的大小，值越大，检测框整体越大。在出现框截断文字的情况，调大该值。
-        - **text_score**: 文本识别结果是正确的置信度，值越大，显示出的识别结果更准确。存在漏检时，调低该值。""")
+        ## Docs: [Docs](https://rapidocr.rtfd.io/)
+        ## Parameters docs: [link](https://github.com/RapidAI/RapidOCR/tree/main/python#configyaml%E4%B8%AD%E5%B8%B8%E7%94%A8%E5%8F%82%E6%95%B0%E4%BB%8B%E7%BB%8D)
+        #### `box_thresh`: 检测到的框是文本的概率，值越大，框中是文本的概率就越大。存在漏检时，调低该值。
+        #### `unclip_ratio`: 控制文本检测框的大小，值越大，检测框整体越大。在出现框截断文字的情况，调大该值。
+        #### `text_score`: 文本识别结果是正确的置信度，值越大，显示出的识别结果更准确。存在漏检时，调低该值。""")
     with gr.Box():
         with gr.Row():
             box_thresh = gr.Slider(minimum=0, maximum=1.0, value=0.5,
@@ -125,10 +125,11 @@ with gr.Blocks(title='RapidOCR') as demo:
                                    label='text_score', step=0.1,
                                    interactive=True,
                                    info='[0, 1.0]')
-
-    input_img = gr.Image(type='filepath', label='Input')
-    out_img = gr.Image(type='filepath', label='Output_image')
-    out_txt = gr.outputs.Textbox(type='text', label='Output_text')
+        with gr.Row():
+            input_img = gr.Image(type='filepath', label='Input')
+            with gr.Column(scale=2):
+                out_img = gr.Image(type='filepath', label='Output_image')
+                out_txt = gr.outputs.Textbox(type='text', label='Output_text')
     button = gr.Button('Submit')
     button.click(fn=inference,
                  inputs=[input_img, box_thresh, unclip_ratio, text_score],