Keras_ocr调用recognize_from_boxes出现TypeError错误如何解决

错误原因 #

TypeError: object of type 'int' has no len() 报错的核心是你传入的box_groups（也就是你代码里的bb_list）参数不符合recognize_from_boxes的格式要求：

• 该方法要求box_groups必须是和images（也就是你的img_list）长度完全一致的嵌套列表：img_list有N张图像，box_groups就有N个元素，每个元素是对应单张图像的所有边界框的集合，每个边界框是包含4个坐标点、shape为(4,2)的数组。
• 当代码尝试对某个不符合格式的参数取长度时，拿到了int类型的值，就会触发该报错，常见的错误场景有两个：
  1. 仅识别单张图像时，bb_list直接传入了单张图的框列表，没有在外层额外套一层列表。比如img_list = [img]时，正确的bb_list结构应该是[[box1, box2...]]，如果直接传[box1, box2...]，方法会把第一个框的坐标值当成整组框遍历，遇到单个int值就会报错。
  2. 构造bb_list时混入了单个int类型的坐标值，没有按照「每个框包含4个坐标点，每个坐标点是xy两个数值」的嵌套结构传入。

另外你代码里的写法Recognizer_ = Recognizer_.recognize_from_boxes(...)存在逻辑问题：该方法的返回值是识别结果，直接赋值给识别器实例会覆盖原有实例，后续如果需要复用识别器会出错，建议用单独的变量接收识别结果。

解决办法 #

1. 先校验参数长度匹配：打印len(img_list)和len(bb_list)，两者的数值必须完全相等。
2. 调整bb_list的嵌套结构，单张图识别的正确示例如下：

# 单张图像+两个识别框的传参示例
import cv2
import keras_ocr

# 初始化识别器
recognizer = keras_ocr.recognition.Recognizer()
# 构造图像列表
img = cv2.imread("test.jpg")
img_list = [img]
# 构造边界框列表，外层列表长度和img_list一致，内层放单张图的所有框
box1 = [[10, 10], [100, 10], [100, 30], [10, 30]]
box2 = [[10, 40], [200, 40], [200, 60], [10, 60]]
bb_list = [[box1, box2]]
# 调用方法，用新变量接收结果
results = recognizer.recognize_from_boxes(images=img_list, box_groups=bb_list)

3. 遍历所有边界框校验格式：确认每个边界框都是4个坐标点的嵌套数组，没有单个int值混入。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gustavo Scholze