印章识别问题，会把分割的印章图片保存到.paddleX/temp/文件夹下

[juzhongren]

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[juzhongren]

我查看印章识别的接口，没有找到关闭保存图片的参数，大佬们，有人了解吗

[liuhongen1234567]

您好， 存储在 .paddleX/temp/ 中的文件在程序结束后应该会自动清理吧。我执行下面的脚本后，并没有看到temp文件夹有任何文件

from paddlex import create_pipeline

pipeline = create_pipeline(pipeline="seal_recognition")

output = pipeline.predict(
    "seal_text_det.png",
    use_doc_orientation_classify=False,
    use_doc_unwarping=False,
)
for res in output:
    res.print() ## 打印预测的结构化输出
    res.save_to_img("./output/") ## 保存可视化结果
    res.save_to_json("./output/") ## 保存可视化结果

[juzhongren]

您好， 存储在 .paddleX/temp/ 中的文件在程序结束后应该会自动清理吧。我执行下面的脚本后，并没有看到temp文件夹有任何文件

from paddlex import create_pipeline

pipeline = create_pipeline(pipeline="seal_recognition")

output = pipeline.predict(
"seal_text_det.png",
use_doc_orientation_classify=False,
use_doc_unwarping=False,
)
for res in output:
res.print() ## 打印预测的结构化输出
res.save_to_img("./output/") ## 保存可视化结果
res.save_to_json("./output/") ## 保存可视化结果

我是自己搭建了一个自用的小服务，每次退出都是采用ctrl+C的方式关闭的程序，零零星星运行了几个月吧，好来发现C盘占满了，才发现temp文件夹下产生了600G的图片数据。

初始化印章识别引擎

def get_seal_engine():
    try:
        if paddle.device.is_compiled_with_cuda():
            paddle.device.cuda.empty_cache()
            paddle.device.set_device('gpu')
            logger.info("印章识别引擎GPU加速已启用")
            return create_pipeline(pipeline="seal_recognition", device='gpu')
        else:
            logger.warning("未检测到GPU，使用CPU模式")
            return create_pipeline(pipeline="seal_recognition", device='cpu')
    except Exception as e:
        logger.error(f"印章识别引擎初始化失败: {str(e)}")
        raise
'''
# 应用启动事件
```python
@app.on_event("startup")
async def initialize_engines():
    global global_ocr_engine, global_seal_pipeline
    logger.info("正在初始化OCR和印章识别引擎...")
    try:
        if paddle.device.is_compiled_with_cuda():
            paddle.device.cuda.empty_cache()
        global_ocr_engine = get_ocr_engine()
        global_seal_pipeline = get_seal_engine()
        logger.info("引擎初始化完成")
    except Exception as e:
        logger.error(f"引擎初始化失败: {str(e)}")
        raise
'''


# 印章识别处理函数
```python
def process_seal_image(img_data: str) -> List[str]:
    """处理印章图像"""
    try:
        if 'base64,' in img_data:
            img_b64 = img_data.split('base64,')[-1]
        else:
            img_b64 = img_data
            
        img_bytes = base64.b64decode(img_b64)
        nparr = np.frombuffer(img_bytes, np.uint8)
        img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
        
        if img is None:
            raise ValueError("无效的图像数据")
        
        # 印章识别
        seal_result = global_seal_pipeline.predict(img)
        
        # 修复空结果处理
        if seal_result is None:
            return []
            
        seals_list = []
        for prediction in seal_result:
            if prediction and isinstance(prediction, dict) and 'ocr_result' in prediction:
                ocr_data = prediction['ocr_result']
                if isinstance(ocr_data, dict) and 'rec_text' in ocr_data:
                    rec_text = ocr_data['rec_text']
                    if isinstance(rec_text, list):
                        text = ''.join(rec_text)
                        if text:
                            seals_list.append(text)
                    elif rec_text:
                        seals_list.append(rec_text)
        
        return seals_list
    except Exception as e:
        logger.error(f"印章识别处理失败: {str(e)}")
        raise
‘’‘
# 印章识别接口
```python
@app.post("/ocrseal")
async def seal_recognition(request: SealRequest):
    try:
        start_time = time.time()
        seals_list = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(
            thread_pool,
            process_seal_image,
            request.image
        )
        logger.info(f"印章识别完成 耗时:{time.time()-start_time:.2f}s")
        # logger.info("识别所有印章结果：%s", seals_list)
        return {
            "seal_texts": seals_list,
            "error": None
        }
    except Exception as e:
        logger.error(f"印章识别失败: {str(e)}")
        return JSONResponse(
            status_code=500,
            content={"seal_texts": [], "error": str(e)}
        )
’‘’