Added text recogntion to opencv spaces

README.md

@@ -7,6 +7,13 @@ sdk: gradio
 sdk_version: 5.34.2
 app_file: app.py
 pinned: false
+short_description: Text detection & recognition with PPOCR and CRNN using OpenCV
+tags:
+  - opencv
+  - text-detection
+  - text-recognition
+  - ppocr
+  - crnn
 ---
 
 Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

app.py

@@ -0,0 +1,124 @@
+import cv2 as cv
+import numpy as np
+import gradio as gr
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+from ppocr_det import PPOCRDet
+from crnn import CRNN
+
+# Download model files from Hugging Face
+det_model_path = hf_hub_download(
+    repo_id="opencv/text_detection_ppocr",
+    filename="text_detection_en_ppocrv3_2023may.onnx"
+)
+rec_model_path = hf_hub_download(
+    repo_id="opencv/text_recognition_crnn",
+    filename="text_recognition_CRNN_EN_2021sep.onnx"
+)
+
+# DNN backend and target
+backend_id = cv.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV
+target_id = cv.dnn.DNN_TARGET_CPU
+
+# Detector and recognizer setup
+detector = PPOCRDet(
+    modelPath=det_model_path,
+    inputSize=[736, 736],
+    binaryThreshold=0.3,
+    polygonThreshold=0.5,
+    maxCandidates=200,
+    unclipRatio=2.0,
+    backendId=backend_id,
+    targetId=target_id
+)
+
+recognizer = CRNN(
+    modelPath=rec_model_path,
+    backendId=backend_id,
+    targetId=target_id
+)
+
+def detect_and_recognize(input_image):
+    bgr = cv.cvtColor(input_image, cv.COLOR_RGB2BGR)
+    h_orig, w_orig = input_image.shape[:2]
+    resized = cv.resize(bgr, (736, 736))
+    scale_w = w_orig / 736
+    scale_h = h_orig / 736
+
+    # Detect & recognize
+    det_results, _ = detector.infer(resized)
+    texts = [recognizer.infer(resized, box.reshape(8)) for box in det_results]
+
+    # Prepare canvases
+    left = input_image.copy()
+    right = np.ones_like(input_image) * 255
+
+    for box_raw, text in zip(det_results, texts):
+        # Rescale box to original image coords
+        box = np.int32([[pt[0] * scale_w, pt[1] * scale_h] for pt in box_raw])
+
+        # Compute box dimensions
+        xs = box[:, 0]
+        box_w = xs.max() - xs.min()
+        # box height (average vertical edges)
+        h1 = np.linalg.norm(box[1] - box[0])
+        h2 = np.linalg.norm(box[2] - box[3])
+        box_h = (h1 + h2) / 2.0
+
+        # Initial font scale so text height ≈ 80% of box height
+        (_, th0), _ = cv.getTextSize(text, cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, 1)
+        font_scale = (box_h * 0.8) / th0 if th0 > 0 else 1.0
+        font_thickness = max(1, int(font_scale))
+
+        # Re-measure text size with this scale
+        (tw, th), _ = cv.getTextSize(text, cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale, font_thickness)
+
+        # If text is wider than box or taller than box, scale down to fit
+        scale_x = box_w / tw if tw > 0 else 1.0
+        scale_y = (box_h * 0.8) / th if th > 0 else 1.0
+        final_scale = font_scale * min(1.0, scale_x, scale_y)
+        font_scale = final_scale
+        font_thickness = max(1, int(np.floor(font_scale)))
+
+        # Draw boxes on both panels
+        cv.polylines(left, [box], isClosed=True, color=(0, 0, 255), thickness=2)
+        cv.polylines(right, [box], isClosed=True, color=(0, 0, 255), thickness=2)
+
+        # Draw text on whiteboard, just above top-left corner
+        x0, y0 = box[0]
+        y_text = max(0, int(y0 - 5))
+        cv.putText(
+            right, text, (int(x0), y_text),
+            cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
+            font_scale, (0, 0, 0), font_thickness
+        )
+
+    combined = cv.hconcat([left, right])
+    return combined
+
+with gr.Blocks(title="Scene Text Detection + Recognition (PPOCR + CRNN)") as demo:
+    gr.Markdown("## Scene Text Detection and Recognition (PPOCR + CRNN)")
+    gr.Markdown("Upload an image with scene text to detect text regions and recognize text using OpenCV DNN with PPOCR + CRNN models.")
+
+    input_img = gr.Image(type="numpy", label="Upload Image")
+    output_img = gr.Image(type="numpy", label="Detected Text Image")
+
+    with gr.Row():
+        submit_btn = gr.Button("Submit", variant="primary")
+        clear_btn = gr.Button("Clear")
+
+    submit_btn.click(
+        fn=detect_and_recognize,
+        inputs=input_img,
+        outputs=output_img
+    )
+
+    clear_btn.click(
+        fn=lambda: (None, None),
+        inputs=[],
+        outputs=[input_img, output_img]
+    )
+
+    gr.Markdown("**Note**: Left side of output shows detected regions, right side shows recognized text.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()

crnn.py

@@ -0,0 +1,4176 @@
+# This file is part of OpenCV Zoo project.
+# It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the same directory.
+#
+# Copyright (C) 2021, Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society, all rights reserved.
+# Third party copyrights are property of their respective owners.
+
+import numpy as np
+import cv2 as cv
+
+class CRNN:
+    def __init__(self, modelPath, backendId=0, targetId=0):
+        self._model_path = modelPath
+        self._backendId = backendId
+        self._targetId = targetId
+
+        self._model = cv.dnn.readNet(self._model_path)
+        self._model.setPreferableBackend(self._backendId)
+        self._model.setPreferableTarget(self._targetId)
+
+        # load charset by the name of model
+        if '_EN_' in self._model_path:
+            self._charset = self._load_charset(self.CHARSET_EN_36)
+        elif '_CH_' in self._model_path:
+            self._charset = self._load_charset(self.CHARSET_CH_94)
+        elif '_CN_' in self._model_path:
+            self._charset = self._load_charset(self.CHARSET_CN_3944)
+        else:
+            print('Charset not supported! Exiting ...')
+            exit()
+
+        self._inputSize = [100, 32] # Fixed
+        self._targetVertices = np.array([
+            [0, self._inputSize[1] - 1],
+            [0, 0],
+            [self._inputSize[0] - 1, 0],
+            [self._inputSize[0] - 1, self._inputSize[1] - 1]
+        ], dtype=np.float32)
+
+    @property
+    def name(self):
+        return self.__class__.__name__
+
+    def _load_charset(self, charset):
+        return ''.join(charset.splitlines())
+
+    def setBackendAndTarget(self, backendId, targetId):
+        self._backendId = backendId
+        self._targetId = targetId
+        self._model.setPreferableBackend(self._backendId)
+        self._model.setPreferableTarget(self._targetId)
+
+    def _preprocess(self, image, rbbox):
+        # Remove conf, reshape and ensure all is np.float32
+        vertices = rbbox.reshape((4, 2)).astype(np.float32)
+
+        rotationMatrix = cv.getPerspectiveTransform(vertices, self._targetVertices)
+        cropped = cv.warpPerspective(image, rotationMatrix, self._inputSize)
+
+        # 'CN' can detect digits (0\~9), upper/lower-case letters (a\~z and A\~Z), and some special characters
+        # 'CH' can detect digits (0\~9), upper/lower-case letters (a\~z and A\~Z), some Chinese characters and some special characters
+        if 'CN' in self._model_path or 'CH' in self._model_path:
+            pass
+        else:
+            cropped = cv.cvtColor(cropped, cv.COLOR_BGR2GRAY)
+
+        return cv.dnn.blobFromImage(cropped, size=self._inputSize, mean=127.5, scalefactor=1 / 127.5)
+
+    def infer(self, image, rbbox):
+        # Preprocess
+        inputBlob = self._preprocess(image, rbbox)
+
+        # Forward
+        self._model.setInput(inputBlob)
+        outputBlob = self._model.forward()
+
+        # Postprocess
+        results = self._postprocess(outputBlob)
+
+        return results
+
+    def _postprocess(self, outputBlob):
+        '''Decode charaters from outputBlob
+        '''
+        text = ''
+        for i in range(outputBlob.shape[0]):
+            c = np.argmax(outputBlob[i][0])
+            if c != 0:
+                text += self._charset[c - 1]
+            else:
+                text += '-'
+
+        # adjacent same letters as well as background text must be removed to get the final output
+        char_list = []
+        for i in range(len(text)):
+            if text[i] != '-' and (not (i > 0 and text[i] == text[i - 1])):
+                char_list.append(text[i])
+        return ''.join(char_list)
+
+    CHARSET_EN_36 = '''0
+1
+2
+3
+4
+5
+6
+7
+8
+9
+a
+b
+c
+d
+e
+f
+g
+h
+i
+j
+k
+l
+m
+n
+o
+p
+q
+r
+s
+t
+u
+v
+w
+x
+y
+z'''
+
+    CHARSET_CH_94 = '''
+0
+1
+2
+3
+4
+5
+6
+7
+8
+9
+a
+b
+c
+d
+e
+f
+g
+h
+i
+j
+k
+l
+m
+n
+o
+p
+q
+r
+s
+t
+u
+v
+w
+x
+y
+z
+A
+B
+C
+D
+E
+F
+G
+H
+I
+J
+K
+L
+M
+N
+O
+P
+Q
+R
+S
+T
+U
+V
+W
+X
+Y
+Z
+!
+"
+#
+$
+%
+&
+'
+(
+)
+*
++
+,
+-
+.
+/
+:
+;
+<
+=
+>
+?
+@
+[
+\
+]
+^
+_
+`
+{
+|
+}
+~'''
+
+    CHARSET_CN_3944 = '''
+H
+O
+K
+I
+T
+E
+A
+酱
+鸭
+传
+奇
+J
+N
+G
+Y
+C
+U
+Q
+蝦
+兵
+蟹
+煲
+这
+是
+可
+以
+先
+吃
+后
+涮
+的
+干
+锅
+菜
+加
+盟
+电
+话
+：
+1
+7
+3
+9
+8
+郑
+州
+总
+店
+雪
+花
+勇
+闯
+天
+涯
+虾
+，
+一
+送
+鱼
+锡
+纸
+蛤
+土
+豆
+粉
+砂
+米
+线
+牛
+筋
+面
+刀
+削
+水
+饺
+吧
+沙
+拉
+老
+饭
+盒
+教
+室
+主
+题
+餐
+厅
+仁
+馄
+饨
+重
+庆
+小
+便
+当
+全
+国
+连
+锁
+4
+0
+-
+6
+5
+2
+人
+快
+量
+贩
+蓬
+朗
+御
+茶
+川
+渝
+捞
+火
+古
+之
+匠
+今
+七
+西
+域
+羊
+城
+l
+i
+k
+n
+g
+c
+o
+f
+e
+w
+贵
+阳
+素
+有
+家
+会
+展
+口
+乐
+三
+惹
+烤
+肉
+h
+t
+子
+馆
+常
+盖
+浇
+兴
+业
+路
+书
+亦
+燒
+仙
+草
+L
+:
+德
+啤
+工
+坊
+杏
+屋
+高
+桥
+号
+品
+麻
+辣
+烫
+检
+官
+.
+千
+翼
+木
+兰
+画
+食
+上
+汤
+剁
+馅
+手
+煮
+时
+尚
+健
+康
+傲
+椒
+B
+啵
+条
+脾
+气
+！
+/
+月
+腾
+讯
+应
+用
+喵
+泡
+我
+鲜
+滚
+给
+你
+看
+客
+来
+香
+汉
+湘
+本
+地
+炒
+系
+列
+订
+仔
+肘
+蹄
+梅
+扣
+黄
+焖
+排
+骨
+炖
+鸡
+韓
+金
+利
+串
+舊
+街
+梨
+村
+座
+经
+济
+实
+惠
+绿
+色
+炭
+庐
+蛙
+忆
+蓉
+源
+真
+d
+D
+概
+念
+创
+意
+六
+熏
+各
+种
+精
+美
+y
+疯
+狂
+世
+界
+杯
+特
+价
+酒
+元
+瓶
+沸
+带
+F
+请
+二
+楼
+自
+动
+升
+降
+烏
+邦
+嗦
+味
+风
+货
+团
+外
+卖
+嘞
+个
+折
+辛
+束
+舌
+尖
+中
+包
+浆
+腐
+r
+P
+a
+u
+丸
+作
+福
+M
+漫
+蜜
+冰
+拌
+匆
+那
+年
+R
+S
+果
+光
+夹
+馍
+凉
+皮
+过
+祖
+南
+山
+風
+景
+堂
+烘
+培
+龍
+坎
+半
+婆
+建
+设
+富
+强
+丽
+菏
+泽
+省
+安
+港
+竹
+签
+撩
+只
+为
+好
+生
+活
+抓
+海
+最
+网
+红
+铁
+统
+®
+功
+夫
+鱿
+大
+闻
+就
+知
+遇
+见
+文
+合
+热
+森
+台
+湾
+卤
+然
+汁
+甄
+选
+材
+还
+原
+初
+衷
+*
+洪
+龙
+公
+酸
+巴
+乡
+焦
+烧
+淘
+成
+都
+眼
+镜
+优
+菓
+恋
+V
+化
+糖
+、
+粥
+田
+螺
+斓
+X
+爺
+W
+j
+院
+华
+Z
+蜊
+北
+京
+刷
+蝎
+腿
+梦
+幻
+奶
+式
+蛋
+鍋
+区
+·
+领
+航
+者
+四
+通
+往
+楚
+河
+停
+车
+场
+凌
+晨
+点
+杞
+缘
+王
+集
+唐
+菠
+萝
+泰
+板
+鳳
+凰
+樓
+名
+壹
+猪
+晴
+舍
+犟
+师
+傅
+飯
+致
+青
+春
+轰
+炸
+卡
+里
+身
+厨
+房
+x
+聚
+鑫
+阁
+岛
+纯
+聘
+专
+长
+庄
+鄉
+更
+珍
+固
+新
+岩
+v
+s
+m
+至
+尊
+比
+萨
+广
+披
+饮
+管
+理
+限
+司
+p
+幸
+东
+正
+挞
+少
+女
+克
+装
+童
+哒
+磨
+厂
+怼
+纤
+入
+户
+独
+溜
+共
+享
+滋
+江
+门
+九
+蒸
+胜
+盛
+&
+魔
+爪
+鹅
+皇
+（
+）
+友
+甲
+魚
+首
+烹
+行
+员
+若
+资
+议
+联
+同
+急
+私
+燕
+儿
+巢
+鹏
+记
+腊
+营
+欢
+迎
+旗
+舰
+叫
+了
+做
+故
+铃
+煎
+饼
+哥
+力
+五
+谷
+野
+戈
+厠
+所
+超
+牌
+冒
+陳
+陈
+苕
+爽
+滑
+启
+秦
+择
+现
+进
+惊
+喜
+定
+于
+雅
+膳
+多
+推
+淇
+淋
+b
+思
+堡
+偶
+相
+伴
+呈
+湯
+绝
+浏
+'
+刘
+态
+牧
+万
+达
+和
+番
+丼
+—
+机
+瘦
+绵
+柔
+厉
+蚝
+娘
+彩
+百
+事
+调
+韩
+爱
+喝
+玩
+放
+肆
+寿
+净
+配
+髓
+非
+道
+额
+吉
+招
+商
+杂
+粮
+筐
+运
+转
+服
+务
+缤
+灿
+腕
+楠
+彤
+学
+橋
+试
+浩
+减
+薪
+诚
+霸
+第
+间
+日
+极
+料
+開
+業
+霏
+星
+期
+分
+秒
+内
+咨
+询
+。
+樐
+头
+开
+氏
+渔
+约
+劳
+保
+礼
+宏
+武
+佘
+轻
+奢
+艺
+井
+隆
+鐵
+卷
+染
+焙
+钵
+马
+牟
+洋
+芋
+片
+流
+宽
+心
+位
+清
+潼
+关
+祥
+背
+凡
+哈
+尔
+滨
+珠
+派
+艾
+让
+变
+得
+样
+玖
+等
+综
+性
+涵
+粗
+冠
+記
+肠
+湖
+财
+贡
+桃
+杭
+平
+桂
+林
+煨
+档
+案
+造
+潮
+汕
+宗
+单
+县
+鲁
+舜
+脆
+酥
+糕
+仕
+十
+临
+簋
+宴
+字
+太
+灌
+薄
+尝
+址
+晗
+幢
+购
+梁
+醉
+皖
+庭
+白
+肥
+块
+石
+碗
+颜
+值
+張
+瘾
+跷
+脚
+而
+叁
+蜀
+橙
+市
+边
+早
+晚
+云
+吞
+目
+表
+赵
+烩
+擀
+蔬
+找
+回
+游
+刃
+余
+支
+洗
+吹
+休
+闲
+简
+撸
+根
+据
+鸽
+铜
+亲
+贝
+纪
+吕
+豚
+饅
+悦
+汇
+油
+无
+制
+在
+寻
+碳
+馋
+嘴
+架
+荣
+斋
+护
+角
+落
+铺
+臊
+丝
+围
+柳
+蛳
+蒲
+庙
+视
+荐
+缃
+想
+呀
+姜
+母
+起
+泉
+族
+群
+众
+其
+它
+血
+双
+补
+阴
+润
+不
+禽
+类
+款
+较
+候
+些
+畅
+脉
+痰
+疏
+肝
+帮
+助
+消
+增
+欲
+尤
+对
+胃
+畏
+寒
+很
+效
+秘
+黑
+嘿
+佳
+越
+脑
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+项
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+维
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+怠
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+線
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+旬
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+溧
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+垵
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+畔
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+侗
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+$
+;
+^'''

ppocr_det.py

@@ -0,0 +1,59 @@
+# This file is part of OpenCV Zoo project.
+# It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the same directory.
+#
+# Copyright (C) 2021, Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society, all rights reserved.
+# Third party copyrights are property of their respective owners.
+
+import numpy as np
+import cv2 as cv
+
+class PPOCRDet:
+    def __init__(self, modelPath, inputSize=[736, 736], binaryThreshold=0.3, polygonThreshold=0.5, maxCandidates=200, unclipRatio=2.0, backendId=0, targetId=0):
+        self._modelPath = modelPath
+        self._model = cv.dnn_TextDetectionModel_DB(
+            cv.dnn.readNet(self._modelPath)
+        )
+
+        self._inputSize = tuple(inputSize) # (w, h)
+        self._inputHeight = inputSize[0]
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+        self._binaryThreshold = binaryThreshold
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+        self._model.setPreferableBackend(self._backendId)
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+        self._model.setBinaryThreshold(self._binaryThreshold)
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+
+    @property
+    def name(self):
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+
+    def setBackendAndTarget(self, backendId, targetId):
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+    def setInputSize(self, input_size):
+        self._inputSize = tuple(input_size)
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+    def infer(self, image):
+        assert image.shape[0] == self._inputSize[1], '{} (height of input image) != {} (preset height)'.format(image.shape[0], self._inputSize[1])
+        assert image.shape[1] == self._inputSize[0], '{} (width of input image) != {} (preset width)'.format(image.shape[1], self._inputSize[0])
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requirements.txt

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