```bash
pip install onnx2pytorch
paddlex \
    --paddle2onnx \
    --paddle_model_dir /Users/zhch158/.paddlex/official_models/RT-DETR-H_layout_17cls \
    --onnx_model_dir ./unified_pytorch_models/Layout

paddlex \
    --paddle2onnx \
    --paddle_model_dir /Users/zhch158/.paddlex/official_models/PP-LCNet_x1_0_doc_ori \
    --onnx_model_dir ./unified_pytorch_models/Layout
```

---

# onnx方向检测算法说明

**mineru/model/ori_cls/paddle_ori_cls.py**

## 方法概览

这个方法将输入图像预处理为适合方向分类模型的格式,包含三个主要步骤:**缩放**、**裁剪**和**归一化**。
```

---

## 步骤 1: 图像缩放

```python
scale = 256 / min(h, w)
h_resize = round(h * scale)
w_resize = round(w * scale)
img = cv2.resize(input_img, (w_resize, h_resize), interpolation=1)
```

**`256` 的含义:**

- 这是**目标最短边长度**
- 确保图像有足够的分辨率进行后续处理
- 例如:如果原图是 100×200,缩放后变为 256×512

**`interpolation=1`:**

- 对应 `cv2.INTER_LINEAR`,双线性插值方法

---

## 步骤 2: 中心裁剪为正方形

```python
cw, ch = 224, 224
x1 = max(0, (w - cw) // 2)
y1 = max(0, (h - ch) // 2)
x2 = min(w, x1 + cw)
y2 = min(h, y1 + ch)
```

**`224×224` 的含义:**

- 这是模型的**标准输入尺寸**
- 大多数图像分类模型(如 ResNet、VGG)使用此尺寸
- 从图像中心裁剪出 224×224 的区域

**裁剪逻辑:**

- `(w - cw) // 2`:计算水平方向的起始位置(居中)
- `(h - ch) // 2`:计算垂直方向的起始位置(居中)

---

## 步骤 3: 归一化

```python
std = [0.229, 0.224, 0.225]
scale = 0.00392156862745098  # 1/255
mean = [0.485, 0.456, 0.406]
alpha = [scale / std[i] for i in range(len(std))]
beta = [-mean[i] / std[i] for i in range(len(std))]
```

**这些"魔法数字"的含义:**

### `scale = 0.00392156862745098`

- 等于 $\frac{1}{255}$
- 将像素值从 $[0, 255]$ 范围归一化到 $[0, 1]$

### `mean = [0.485, 0.456, 0.406]` 和 `std = [0.229, 0.224, 0.225]`

- 这是 **ImageNet 数据集的统计值**(RGB 三个通道)
- 用于标准化图像,使其分布与训练数据一致
- 归一化公式:

$$
\text{normalized\_pixel} = \frac{\frac{\text{pixel}}{255} - \text{mean}}{\text{std}}
$$

**代码中的优化实现:**

```python
alpha = [scale / std[i] for i in range(len(std))]  # [1/255/std[0], 1/255/std[1], 1/255/std[2]]
beta = [-mean[i] / std[i] for i in range(len(std))]
```

- 预计算系数以提高效率
- 每个通道: `pixel * alpha[c] + beta[c]`

---

## 潜在问题与改进建议

### ⚠️ 问题 1: 重复定义变量

```python
# 类中已定义
self.std = [0.229, 0.224, 0.225]
self.mean = [0.485, 0.456, 0.406]
self.cw, self.ch = 224, 224

# 但方法中又重新定义了局部变量
std = [0.229, 0.224, 0.225]
cw, ch = 224, 224
```

**建议:**使用类属性以提高代码可维护性:

````python
def preprocess(self, input_img):
    # 放大图片,使其最短边长为256
    h, w = input_img.shape[:2]
    scale = self.less_length / min(h, w)  # 使用 self.less_length (256)
    h_resize = round(h * scale)
    w_resize = round(w * scale)
    img = cv2.resize(input_img, (w_resize, h_resize), interpolation=1)
  
    # 调整为224*224的正方形
    h, w = img.shape[:2]
    x1 = max(0, (w - self.cw) // 2)  # 使用 self.cw
    y1 = max(0, (h - self.ch) // 2)  # 使用 self.ch
    x2 = min(w, x1 + self.cw)
    y2 = min(h, y1 + self.ch)
  
    if w < self.cw or h < self.ch:
        raise ValueError(
            f"Input image ({w}, {h}) smaller than target ({self.cw}, {self.ch})."
        )
    img = img[y1:y2, x1:x2, ...]
  
    # 正则化
    split_im = list(cv2.split(img))
    alpha = [self.scale / self.std[i] for i in range(len(self.std))]  # 使用 self.std
    beta = [-self.mean[i] / self.std[i] for i in range(len(self.std))]  # 使用 self.mean
  
    for c in range(img.shape[2]):
        split_im[c] = split_im[c].astype(np.float32)
        split_im[c] *= alpha[c]
        split_im[c] += beta[c]
  
    img = cv2.merge(split_im)
    img = img.transpose((2, 0, 1))  # CHW 格式
    imgs = [img]
    x = np.stack(imgs, axis=0).astype(dtype=np.float32, copy=False)
    return x
````

### ⚠️ 问题 2: 不必要的列表包装

```python
imgs = [img]
x = np.stack(imgs, axis=0)
```

可以简化为:

```python
x = np.expand_dims(img, axis=0).astype(dtype=np.float32, copy=False)
```

---

## 总结

| 数值         | 含义             | 作用                    |
| ------------ | ---------------- | ----------------------- |
| `256`      | 缩放后最短边长度 | 保证图像有足够分辨率    |
| `224`      | 模型输入尺寸     | 标准分类模型输入        |
| `1/255`    | 像素归一化因子   | 将 [0,255] 映射到 [0,1] |
| `mean/std` | ImageNet 统计值  | 标准化图像分布          |

这些数值都是计算机视觉领域的**标准配置**,源于在 ImageNet 数据集上训练的经典模型。

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# 什么是正则化(Normalization)?

在这个代码中的"正则化"实际上是**标准化(Standardization)**,是深度学习中的一种**数据预处理技术**。

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## 1️⃣ 核心概念

### 数学公式

```python
normalized_value = (pixel_value / 255 - mean) / std
```

对应代码中的实现:

```python
alpha = [scale / std[i] for i in range(len(std))]  # scale = 1/255
beta = [-mean[i] / std[i] for i in range(len(std))]

# 对每个像素: pixel * alpha + beta
split_im[c] *= alpha[c]  # pixel/255/std
split_im[c] += beta[c]   # -mean/std
```

---

## 2️⃣ 为什么需要标准化?

### **原因 1: 统一数据分布**

```python
# 原始像素值范围: [0, 255]
# 不同图像的分布差异很大

# 标准化后: 均值≈0, 标准差≈1
# 使所有图像具有相似的统计特性
```

### **原因 2: 加速模型训练**

- 梯度下降更稳定
- 学习率更容易设置
- 避免某些特征主导训练

### **原因 3: 匹配训练数据分布**

```python
mean = [0.485, 0.456, 0.406]  # ImageNet 数据集的均值
std = [0.229, 0.224, 0.225]   # ImageNet 数据集的标准差
```

这些值是从 ImageNet 百万张图像计算得出的,使用相同的标准化确保推理时的输入分布与训练时一致。

---

## 3️⃣ 代码逐步解析

### **步骤 1: 分离通道**

```python
split_im = list(cv2.split(img))
# 将 BGR 图像分离为 [B, G, R] 三个通道
```

### **步骤 2: 计算标准化系数**

```python
alpha = [scale / std[i] for i in range(len(std))]
# alpha = [1/255/0.229, 1/255/0.224, 1/255/0.225]
# alpha ≈ [0.01709, 0.01752, 0.01741]

beta = [-mean[i] / std[i] for i in range(len(std))]
# beta = [-0.485/0.229, -0.456/0.224, -0.406/0.225]
# beta ≈ [-2.118, -2.036, -1.804]
```

### **步骤 3: 应用标准化**

```python
for c in range(img.shape[2]):  # 对每个通道 (B, G, R)
    split_im[c] = split_im[c].astype(np.float32)
    split_im[c] *= alpha[c]  # (pixel / 255) / std
    split_im[c] += beta[c]   # - mean / std
```

### **步骤 4: 合并通道**

```python
img = cv2.merge(split_im)
```

---

## 4️⃣ 实际效果对比

```python
# 示例:蓝色通道的一个像素值为 128

# 原始值
pixel = 128

# 标准化后
normalized = (128 / 255 - 0.485) / 0.229
           = (0.502 - 0.485) / 0.229
           ≈ 0.074

# 代码中的计算
result = 128 * alpha[0] + beta[0]
       = 128 * 0.01709 - 2.118
       ≈ 0.069  # 与上面结果一致(有浮点误差)
```

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## 5️⃣ 术语澄清

| 中文术语         | 英文术语        | 代码中的用法                 |
| ---------------- | --------------- | ---------------------------- |
| **归一化** | Normalization   | 将数据缩放到 [0,1] 或 [-1,1] |
| **标准化** | Standardization | 使数据均值=0,标准差=1        |
| **正则化** | Regularization  | 防止过拟合的技术(L1/L2)      |

**代码注释有误:**

```python
# 正则化  ← 这里应该写"标准化"
split_im = list(cv2.split(img))
```

---
