如何在keras_ocr中获取输出置信度得分？

针对当前keras-ocr版本（官方暂未正式支持置信度输出），可以通过以下几种方式获取置信度得分：

1. 修改源码保留置信度输出 #

keras-ocr的检测模型（如Craft）和识别模型本身都有置信度输出，但默认封装时被处理为固定值1。你可以修改核心代码来保留原始得分：

• 找到keras_ocr/pipeline.py文件，在recognize方法中，检测结果的后处理部分会强制将置信度设为1，将这部分逻辑修改为保留模型输出的原始置信度值。
• 对于识别部分，在keras_ocr/recognition.py的recognize方法中，添加返回每个字符预测概率的逻辑，后续可以基于这些概率计算整段文本的置信度。

2. 跳过封装直接调用模型获取原始输出 #

不修改源码的情况下，直接调用底层模型的predict方法获取原始输出：

检测阶段（Craft模型） #

import keras_ocr
import numpy as np

# 加载检测模型
detector = keras_ocr.detection.Detector()
# 读取图像
image = keras_ocr.tools.read("your_image_path.jpg")
# 获取带置信度的检测结果
detections = detector.detect([image], return_detections=True)
# 解析结果：每个检测框包含坐标和置信度
for boxes, scores in detections:
    for box, score in zip(boxes, scores):
        print(f"检测框坐标：{box}，置信度：{score}")

识别阶段（CRNN模型） #

# 加载识别模型
recognizer = keras_ocr.recognition.Recognizer()
# 假设已从检测阶段得到裁剪后的文本区域图像
cropped_text_regions = [keras_ocr.tools.crop(image, box) for box in boxes]
# 获取识别结果及字符概率
results = recognizer.recognize(cropped_text_regions, return_probabilities=True)
# 计算整段文本的置信度（例如取字符概率的平均值）
for text, probs in results:
    confidence = np.mean(probs)
    print(f"识别文本：{text}，置信度：{confidence:.4f}")

3. 使用社区修改版 #

部分社区开发者已经fork了keras-ocr项目并添加了置信度输出功能，你可以找到对应的仓库安装，直接调用API获取得分。

补充：官方文档提到部分数据集置信度设为1，是因为这类标注数据本身没有提供置信度标签，但模型自身的推理输出是包含置信度信息的，只是默认被屏蔽了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hitesh