OcrLiteNcnn

联系方式

• QQ①群：994929053(满)
• QQ②群：820132154(满)
• QQ③群：904091319(满)
• QQ④群：615877948(满)
• QQ⑤群：185905924(满)
• QQ⑥群：628010752

Project下载

• 整合好源码和依赖库的完整工程项目，可以在Release中下载(github)
• 可到Q群共享内下载，以Project开头的压缩包文件为源码工程，例：Project_OcrLiteNcnn-版本号.7z
• 如果想自己折腾，则请继续阅读本说明

Demo下载(win、mac、linux)

• 编译好的demo，可以在release中下载，或者Q群共享内下载
• 或者Gitee下载
• 或者Github下载
• 各平台可执行文件：linux-bin.7z、macos-bin.7z、windows-bin.7z
• 用于java的jni库：linux-jni.7z、macos-jni.7z、windows-jni.7z
• 用于C的动态库：linux-clib.7z、macos-clib.7z、windows-clib.7z
• C动态库调用范例:OcrLiteNcnnLibTest
• 注意：linux编译平台为ubuntu18.04，如果你的linux版本无法运行demo，请自行从源码编译依赖库和完整项目。

介绍

ChineseOcr Lite Ncnn，超轻量级中文OCR PC Demo，支持ncnn推理

对应chineseocr lite的onnx分支

这个项目使用ncnn框架进行推理，模型是从onnx模型转成了ncnn模型格式。

详情请查看 https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite

采用ncnn神经网络前向计算框架https://github.com/Tencent/ncnn

更新说明

2021-10-13 update

• opencv 4.5.4
• ncnn 20210720
• 优化编译脚本和测试脚本

2021-10-25 update

• fix:win编译打包C动态库缺少lib文件
• 编译c动态库添加打包include

2022-06-18 update

• opencv 4.6.0
• ncnn 20220420，模型格式变化，需重新转换db和angle模型
• 修改c lib导出方法，支持C调用

2022-10-14 update

• ncnn: 20220729
• vulkan: 1.2.189.0
• 范例工程windows版默认使用mt版依赖库

2023-02-14 update

• ncnn: 20221128
• vulkan: 1.3.236.0

模型下载

模型下载地址 下载后解压到项目根目录

OcrLiteNcnn/models
    ├── angle_op.bin
    ├── angle_op.param
    ├── crnn_lite_op.bin
    ├── crnn_lite_op.param
    ├── dbnet_op.bin
    ├── dbnet_op.param
    └── keys.txt

编译说明

测试说明

1. 根据系统下载对应的程序包linux-bin.7z、macos-bin.7z、windows-bin.7z，并解压.
2. 把上面的模型下载，解压到第一步解压的文件夹里.
3. 终端运行run-test.sh或命令行运行run-test.bat，查看识别结果.
4. 终端运行run-benchmark.sh或命令行运行run-benchmark.bat，查看识别过程平均耗时.

FAQ

macOS缺少openmp(从1.7.0开始已不再依赖openmp)

brew install libomp

gpu版程序运行出错，缺少vulkan sdk

参考编译说明 安装vulkan sdk

windows提示缺少"VCRUNTIME140_1.dll"

下载安装适用于 Visual Studio 2015、2017 和 2019 的 Microsoft Visual C++ 可再发行软件包 下载地址

Windows7执行错误|中文乱码

1. cmd窗口左上角-属性
2. 字体选项卡-选择除了“点阵字体”以外的TrueType字体,例如:Lucida Console、宋体
3. 重新执行bat

输入参数说明

• 请参考main.h中的命令行参数说明。
• 每个参数有一个短参数名和一个长参数名，用短的或长的均可。

1. -d或--models：模型所在文件夹路径，可以相对路径也可以绝对路径。
2. -1或--det:dbNet模型文件名(不含扩展名)
3. -2或--cls:angleNet模型文件名(不含扩展名)
4. -3或--rec:crnnNet模型文件名(不含扩展名)
5. -4或--keys:keys.txt文件名(含扩展名)
6. -i或--image：目标图片路径，可以相对路径也可以绝对路径。
7. -t或--numThread：线程数量。
8. -p或--padding：图像预处理，在图片外周添加白边，用于提升识别率，文字框没有正确框住所有文字时，增加此值。
9. -s或--maxSideLen ：按图片最长边的长度，此值为0代表不缩放，例：1024，如果图片长边大于1024则把图像整体缩小到1024再进行图像分割计算，如果图片长边小于1024则不缩放，如果图片长边小于32，则缩放到32。
10. -b或--boxScoreThresh：文字框置信度门限，文字框没有正确框住所有文字时，减小此值。
11. -o或--boxThresh：请自行试验。
12. -u或--unClipRatio：单个文字框大小倍率，越大时单个文字框越大。此项与图片的大小相关，越大的图片此值应该越大。
13. -a或--doAngle：启用(1)/禁用(0) 文字方向检测，只有图片倒置的情况下(旋转90~270度的图片)，才需要启用文字方向检测。
14. -A或--mostAngle：启用(1)/禁用(0) 角度投票(整张图片以最大可能文字方向来识别)，当禁用文字方向检测时，此项也不起作用。
15. -h或--help：打印命令行帮助。
16. -G或--GPU：尝试使用gpu进行计算，-1(使用CPU)/0(使用GPU0)/1(使用GPU1)/...，GPU选择失败时，则使用CPU进行计算。

关于内存泄漏与valgrind

• 项目根目录的valgrind-memcheck.sh用来检查内存泄漏(需要debug编译)。
• valgrind-memcheck.txt是demo在linux平台的检查报告。
• 报告中的"possibly lost"均发生在第三方库，possibly lost可能不一定是泄露，暂时不管。