强无敌！飞桨仅7行完成社群日常核酸统计

本文介绍了一个基于飞桨框架的核酸统计项目。受复旦博士用代码核查核酸报告启发，该项目在参考项目基础上修改错误、压缩行数、优化排版，仅用7行代码实现核酸图像统计并生成CSV结果。包含库函数安装与功能实现，将JPG截图上传至指定文件夹一键运行即可生成统计表格。

强无敌！飞桨7行代码完成社群日常核酸统计

• 最短代码！一键运行！

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7行代码带你快速实现核酸统计表格生成

使用该项目展示PADDLE框架的便捷易用。

       

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0.项目背景

近日，人民网等主流媒体广泛报道了新闻《复旦博士用130行代码核查核酸报告，800份只需要2分钟》。

报道中，复旦大学信息科学与工程学院生物医学工程专业博士生仅使用130代码就完成了数百人的核酸截图核查工作，引发全网的热议。

       

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随着该新闻迅速出圈，借助飞桨的预训练模型，也有不断的作者试图用更少的代码来实现这一功能。

从50行到10行,在保证功能的情况下，代码越来越精简。

笔者在前人的基础上，进一步精简代码，完成该项目。对如下的核酸图像进行统计生成CSV统计结果

       

1.项目介绍

项目主要工作：

• 修改参考项目的编码错误

• 压缩参考项目代码行数

• 优化参考项目排版

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参考项目

• [PaddleOCR]核酸检测证明复查统计？50行代码轻松搞定
• 10行完成核酸检测统计

2.项目代码实现

• 项目包括所用库函数的安装以及功能实现

• 飞桨仅使用七行代码就能实现核酸检测统计结果生成

In [2]

!pip uninstall paddlehub -y
!pip install paddlehub shapely pyclipper
%env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0%matplotlib inline

   

In [14]

import paddlehub as hub ,cv2,os,csv,glob
results = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server").recognize_text(images=[cv2.imread(image_path) for image_path in glob.glob("images/*.jpg")] , use_gpu=True, output_dir='ocr_result', visualization=True, box_thresh=0.5, text_thresh=0.5)with open('result.csv', 'w',encoding='utf-8-sig') as f:
    f.write('姓名_身份证号码,采样时间,检测时间,结果\n')    for result in results:
        data = [str(i['text'])+"," if(("**" in i['text']) or ("时间" in i['text']) or ("阴性" in i['text'])) else '' for i in result['data']]
        f.write(''.join(data)+"\n")

       

[2022-04-16 23:55:54,416] [ WARNING] - The _initialize method in HubModule will soon be deprecated, you can use the __init__() to handle the initialization of the object
[2022-04-16 23:55:55,105] [ WARNING] - The _initialize method in HubModule will soon be deprecated, you can use the __init__() to handle the initialization of the object

       

3.项目效果展示

该部分包括核酸统计表的生成的效果和项目使用说明

生成效果

我们展示核酸截图和生成效果对比：

       

示例数据	CSV效果

将JPG格式截图上传至images文件夹下一键运行，稍等，result.csv即为统计表格。

以上就是强无敌！飞桨仅7行完成社群日常核酸统计的详细内容，更多请关注启程网【www.vszh.cn】AI 人工智能栏目。