Yolo11 + OCR 营业执照识别+信息抽取（预期后续改用其他ocr更简单，推理预计使用onnxruntim加速，分c++和python两种方式部署）

目录

一 数据集制作

1 labelimg的安装与使用

2 标注方式

3 数据集制作

二 模型训练 

三 使用Yolo11 + OCR 实现“营业执照”信息解析完整方案

1 cutLinesforcode.py

2 getBusinessLicenseContentPart.py

3 getPartWords.py

4 pdfTojpg.py

5 main.py

---

本项目可用于毕业设计参考、实验营业执照分为横版和竖版，整体检测+识别效果如下所示：

说明：图片来源于网络，如有侵权，请联系作者删除。

系统：Ubuntu 20.04

需要的依赖：

• pdf2image

pip install pdf2image -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• yolo11

pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• pytesseract

pip install pytesseract -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

sudo apt updatesudo apt install tesseract-ocr# 在线安装中文字库sudo apt-get install tesseract-ocr-chi-sim

一 数据集制作

使用labelimg工具进行数据标注任务。

1 labelimg的安装与使用

安装方法: pip install labelimg
使用方法如下:
cd到labellmg所在路径

python labellmg.py

标注后生成的标记文件是xml文件。

2 标注方式

本项目的目标是解析出营业执照的统一社会信用代码、名称、类型、法定代表人、经营范围、注册资本、成立日期、营业期限和住所等信息。
标注方式如下:

 

你可以根据自己的需求去对应进行数据集的制作，类比即可。

3 数据集制作

原始数据集格式如下图所示:

• Annotations 里面存放标签xml文件
• JPEGImage 里面存放原始图片
• labels 里面存放的是标签txt文件。这个文件夹里的文件是通过脚本xmI_txt.py生成的。

xmI_txt.py代码如下：

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
import random# TODO 这里按照类别去修改
classes = ['code', 'specialcode', 'name', 'type', 'representative', 'range', 'registered', 'date', 'limit', 'address']
# TODO 这里按照实际XML文件夹路径去修改
xml_filepath = 'data/Annotations/'
# TODO 这里按照实际想要保存结果txt文件夹的路径去修改
labels_savepath = 'data/labels/'
abs_path = os.getcwd()def convert(size, box):dw = 1. / (size[0])dh = 1. / (size[1])x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1w = box[1] - box[0]h = box[3] - box[2]x = x * dww = w * dwy = y * dhh = h * dhreturn x, y, w, hdef convert_annotation(image_id):in_file = open(xml_filepath + '%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')out_file = open(labels_savepath + '%s.txt' % (image_id), 'w')tree = ET.parse(in_file)root = tree.getroot()size = root.find('size')w = int(size.find('width').text)h = int(size.find('height').text)for obj in root.iter('object'):difficult = obj.find('difficult').textcls = obj.find('name').textif cls not in classes or int(difficult) == 1:continuecls_id = classes.index(cls)xmlbox = obj.find('bndbox')b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),float(xmlbox.find('ymax').text))b1, b2, b3, b4 = b# 标注越界修正if b2 > w:b2 = wif b4 > h:b4 = hb = (b1, b2, b3, b4)bb = convert((w, h), b)out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')def run():total_xml = os.listdir(xml_filepath)num = len(total_xml)names = []for xml in total_xml:names.append(xml[:-4])for name in names:convert_annotation(name)passif __name__ == '__main__':run()pass

然后，根据JPEGlmage 文件夹和labels文件夹通过脚本deal_dataset.py将数据集划分为如下结构。

deal_dataset.py 代码如下：

import os
import random
import shutil# 原数据集目录
root_dir = 'data/'
# 划分比例
train_ratio = 0.8
valid_ratio = 0.1
test_ratio = 0.1# 设置随机种子
random.seed(42)# TODo 这里按照实际数据集路径去修改
split_dir = 'data_new/'
os.makedirs(os.path.join(split_dir, 'train/images'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(split_dir, 'train/labels'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(split_dir, 'valid/images'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(split_dir, 'valid/labels'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(split_dir, 'test/images'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(split_dir, 'test/labels'), exist_ok=True)# TODo 这里按照实际数据集路径去修改
imgpath = "JPEGImage"
labelpath = "labels"
image_files = os.listdir(os.path.join(root_dir, imgpath))
image_files.sort(key=lambda x: int(x.split('.')[0]))
print(image_files)
label_files = os.listdir(os.path.join(root_dir, labelpath))
label_files.sort(key=lambda x: int(x.split('.')[0]))
print(label_files)
# 随机打乱文件列表
combined_files = list(zip(image_files, label_files))
random.shuffle(combined_files)
image_files_shuffled, label_files_shuffled = zip(*combined_files)
print(image_files_shuffled)
print(label_files_shuffled)
# 根据比例计算划分的边界索引
train_bound = int(train_ratio * len(image_files_shuffle