PPOCR推理的待测图像无论是文本定位Det还是文本识别Rec都应该是BGR格式吧？

[yizi72]

最近研究paddleocr在安卓系统的RK3588平板电脑的部署，其中涉及将paddleocr的det和rec的代码转cpp，参考rknn_model_zoo-main/examples/PPOCR/PPOCR-System/CPP中的源代码，发现送入推理模型的图像是RGB格式。想再次确认一下，paddleocr中的配置文件要求图像数据是BGR格式，如果以RGB格式读图像，是否应该提前转成BGR格式？

[GreatV]

是的，PaddleOCR的预处理阶段默认图像格式为BGR格式。

根据PaddleOCR官方配置文档以及社区讨论（参见：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/discussions/13996），PaddleOCR默认使用OpenCV读取图像，而OpenCV读取的图像格式为BGR。因此，整个预处理流程（包括归一化、尺寸调整、通道顺序转换等）是基于图像为BGR格式设计的。

如果你在RK3588平台使用C++代码（如参考rknn_model_zoo-main/examples/PPOCR/PPOCR-System/CPP）时读取的是RGB格式图像，则建议你在送入推理模型之前将图像转换为BGR格式。例如使用OpenCV的 cv::cvtColor(rgb_img, bgr_img, cv::COLOR_RGB2BGR) 函数完成转换。

这样可以确保输入数据与模型预处理流程一致，避免因通道顺序错误导致推理效果异常（如识别结果混乱或精度下降）。

总结：

• PaddleOCR的Det和Rec模型默认要求输入图像为BGR格式。
• 若你以RGB格式读取图像，应手动转换为BGR后再送入PaddleOCR推理模型。
• 若不确定当前图像通道顺序，可打印图像部分像素值进行验证或使用图像可视化方式确认颜色是否错位。

这点在跨平台部署（如RK3588等嵌入式设备）时尤为关键，因为模型表现高度依赖于输入数据的正确性。

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[GitBit0]

@GreatV @SWHL 你好，根据这个帖子以及我的实践经验，想问下这里的C++代码是不是写错了，文本检测模型的输入图像应该是BGR格式吧？

[SWHL]

这个要看本来训练时是什么格式，我记得应该是RGB格式的。

[GitBit0]

我看了训练代码，是从yaml config里读配置然后决定用什么格式的，看起来应该是BGR格式

然后我调试官方python demo：
from paddleocr import TextDetection
model = TextDetection(model_name="PP-OCRv5_server_det")
output = model.predict("general_ocr_001.png", batch_size=1)
for res in output:
res.print()
res.save_to_img(save_path="./output/")
res.save_to_json(save_path="./output/res.json")

单步调试进去，显示的format也是“BGR”

[SWHL]

嗯呢，那就是BGR了。我记错了。

[SWHL]

是的，要保证训推一致最好了

[ChaoII]

如果不进行颜色空间的转换，识别效果会差很多吗？

[SWHL]

不会的，偶尔会遇见某个图会少几个文字这种