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基于PaddleOCR的轻量级OCR工具:OnnxOCR

OnnxOCR是一个创新的轻量级OCR解决方案,凭借其超快的推理速度和广泛的语言支持,成为了图像文字识别领域的一个强大工具。尤其适合在计算资源有限的环境下使用,用户能够体验到与传统OCR系统相比显著提升的性能。无论是学术研究、企业应用还是个人项目,OnnxOCR都能够提供高效、准确的文字识别,值得推荐给需要处理多种语言文本的开发者和研究人员。

详细介绍:

OnnxOCR是一款基于PaddleOCR重构的轻量级光学字符识别(OCR)模型,它的设计旨在提升文字识别的效率与准确性。与传统的PaddlePaddle深度学习训练框架相比,OnnxOCR独立于该框架,显著加快了推理速度。在将模型转换为ONNX格式后,其推理速度可以达到原有PaddlePaddle框架的4到5倍,这使得它在处理大量文本时表现尤为出色。

该模型支持超过80种语言,能够应对多样化的文本识别需求,非常适合全球化应用。OnnxOCR的设计不仅兼容ARM和x86架构计算机,还可以轻松部署,特别适合那些计算能力有限但仍需保持高识别准确性的场景。通过使用OnnxOCR,用户可以在手机、嵌入式设备和其他低功耗环境中实现高效的OCR处理,开拓更多的应用可能性。无论是在教育、医疗、金融还是其他行业,OnnxOCR都能成为提升工作效率的重要助手。

一.优势:

1.脱离深度学习训练框架,可直接用于部署的通用OCR。 2.在算力有限,精度不变的情况下使用paddleOCR转成ONNX模型,进行重新构建的一款可部署在arm架构和x86架构计算机上的OCR模型。 3.在同样性能的计算机上推理速度加速了4-5倍。

二.环境安装

python>=3.6

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

此版本模型已经存在于onnxocr\models\ppocrv4下,无需下载,假如需要跑ppocrv2版本,需要下载rec模型超过了100M,github有限制,所以我上传到百度网盘,提取码: 125c

下载后放到./models/ch_ppocr_server_v2.0/rec/rec.onnx下

三.一键运行

python test_ocr.py

基于PaddleOCR的轻量级OCR工具:OnnxOCR
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