update ocr module name (#629)

* fix ocr module name

README.md

@@ -67,10 +67,10 @@ PaddleHub采用模型即软件的设计理念，所有的预训练模型与Pytho
 
 安装PaddleHub后，执行命令[hub run](./docs/tutorial/cmdintro.md)，即可快速体验无需代码、一键预测的功能：
 
-* 使用[文字识别](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist?filter=en_category&value=TextRecognition)轻量级中文OCR模型chinese_ocr_db_rcnn即可一键快速识别图片中的文字。
+* 使用[文字识别](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist?filter=en_category&value=TextRecognition)轻量级中文OCR模型chinese_ocr_db_crnn即可一键快速识别图片中的文字。
 ```shell
 $ wget https://paddlehub.bj.bcebos.com/model/image/ocr/test_ocr.jpg
-$ hub run chinese_ocr_db_rcnn --input_path test_ocr.jpg --visualization=True
+$ hub run chinese_ocr_db_crnn --input_path test_ocr.jpg --visualization=True
 ```
 
 预测结果图片保存在当前运行路径下ocr_result文件夹中，如下图所示。

hub_module/modules/image/text_recognition/chinese_ocr_db_rcnn/README.md → hub_module/modules/image/text_recognition/chinese_ocr_db_crnn/README.md

 ## 概述
 
-chinese_ocr_db_rcnn Module用于识别图片当中的汉字。其基于[chinese_text_detection_db Module](https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=chinese_text_detection_db&en_category=TextRecognition)检测得到的文本框，继续识别文本框中的中文文字。识别文字算法采用CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）即卷积递归神经网络。其是DCNN和RNN的组合，专门用于识别图像中的序列式对象。与CTC loss配合使用，进行文字识别，可以直接从文本词级或行级的标注中学习，不需要详细的字符级的标注。该Module支持直接预测。
+chinese_ocr_db_crnn Module用于识别图片当中的汉字。其基于[chinese_text_detection_db Module](https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=chinese_text_detection_db&en_category=TextRecognition)检测得到的文本框，继续识别文本框中的中文文字。识别文字算法采用CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）即卷积递归神经网络。其是DCNN和RNN的组合，专门用于识别图像中的序列式对象。与CTC loss配合使用，进行文字识别，可以直接从文本词级或行级的标注中学习，不需要详细的字符级的标注。该Module支持直接预测。
 
 
 <p align="center">
@@ -12,7 +12,7 @@ chinese_ocr_db_rcnn Module用于识别图片当中的汉字。其基于[chinese_
 ## 命令行预测
 
 ```shell
-$ hub run chinese_ocr_db_rcnn --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
+$ hub run chinese_ocr_db_crnn --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
 ```
 
 ## API
@@ -55,7 +55,7 @@ def recognize_text(images=[],
 import paddlehub as hub
 import cv2
 
-ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_rcnn")
+ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn")
 result = ocr.recognize_text(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
 
 # or
@@ -76,7 +76,7 @@ PaddleHub Serving 可以部署一个目标检测的在线服务。
 
 运行启动命令：
 ```shell
-$ hub serving start -m chinese_ocr_db_rcnn
+$ hub serving start -m chinese_ocr_db_crnn
 ```
 
 这样就完成了一个目标检测的服务化API的部署，默认端口号为8866。
@@ -100,7 +100,7 @@ def cv2_to_base64(image):
 # 发送HTTP请求
 data = {'images':[cv2_to_base64(cv2.imread("/PATH/TO/IMAGE"))]}
 headers = {"Content-type": "application/json"}
-url = "http://127.0.0.1:8866/predict/chinese_ocr_db_rcnn"
+url = "http://127.0.0.1:8866/predict/chinese_ocr_db_crnn"
 r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
 
 # 打印预测结果

hub_module/modules/image/text_recognition/chinese_ocr_db_rcnn/module.py → hub_module/modules/image/text_recognition/chinese_ocr_db_crnn/module.py

@@ -19,19 +19,19 @@ import numpy as np
 import paddle.fluid as fluid
 import paddlehub as hub
 
-from chinese_ocr_db_rcnn.character import CharacterOps
-from chinese_ocr_db_rcnn.utils import draw_ocr, get_image_ext, sorted_boxes
+from chinese_ocr_db_crnn.character import CharacterOps
+from chinese_ocr_db_crnn.utils import draw_ocr, get_image_ext, sorted_boxes
 
 
 @moduleinfo(
-    name="chinese_ocr_db_rcnn",
+    name="chinese_ocr_db_crnn",
     version="1.0.0",
     summary=
     "The module can recognize the chinese texts in an image. Firstly, it will detect the text box positions based on the differentiable_binarization_chn module. Then it recognizes the chinese texts. ",
     author="paddle-dev",
     author_email="paddle-dev@baidu.com",
     type="cv/text_recognition")
-class ChineseOCRDBRCNN(hub.Module):
+class ChineseOCRDBCRNN(hub.Module):
     def _initialize(self, text_detector_module=None):
         """
         initialize with the necessary elements
@@ -355,8 +355,8 @@ class ChineseOCRDBRCNN(hub.Module):
         Run as a command
         """
         self.parser = argparse.ArgumentParser(
-            description="Run the chinese_ocr_db_rcnn module.",
-            prog='hub run chinese_ocr_db_rcnn',
+            description="Run the chinese_ocr_db_crnn module.",
+            prog='hub run chinese_ocr_db_crnn',
             usage='%(prog)s',
             add_help=True)
 
@@ -371,7 +371,7 @@ class ChineseOCRDBRCNN(hub.Module):
         self.add_module_input_arg()
 
         args = self.parser.parse_args(argvs)
-        results = self.recognize_texts(
+        results = self.recognize_text(
             paths=[args.input_path],
             use_gpu=args.use_gpu,
             output_dir=args.output_dir,
@@ -407,7 +407,7 @@ class ChineseOCRDBRCNN(hub.Module):
 
 
 if __name__ == '__main__':
-    ocr = ChineseOCRDBRCNN()
+    ocr = ChineseOCRDBCRNN()
     image_path = [
         '../doc/imgs/11.jpg', '../doc/imgs/12.jpg', '../test_image.jpg'
     ]

hub_module/scripts/configs/chinese_ocr_db_rcnn.yml → hub_module/scripts/configs/chinese_ocr_db_crnn.yml

-name: chinese_ocr_db_rcnn
-dir: "modules/image/text_recognition/chinese_ocr_db_rcnn"
+name: chinese_ocr_db_crnn
+dir: "modules/image/text_recognition/chinese_ocr_db_crnn"
 exclude:
   - README.md
 

hub_module/tests/unittests/test_chinese_ocr_db_rcnn.py → hub_module/tests/unittests/test_chinese_ocr_db_crnn.py

@@ -19,9 +19,9 @@ import cv2
 import paddlehub as hub
 
 
-class ChineseOCRDBRCNNTestCase(TestCase):
+class ChineseOCRDBCRNNTestCase(TestCase):
     def setUp(self):
-        self.module = hub.Module(name='chinese_ocr_db_rcnn')
+        self.module = hub.Module(name='chinese_ocr_db_crnn')
         self.test_images = [
             "../image_dataset/text_recognition/11.jpg",
             "../image_dataset/text_recognition/test_image.jpg"