README.md 6.92 KB
Newer Older
benjaminwan's avatar
benjaminwan committed
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
# RapidOcrOnnx

### 联系方式

* QQ①群:887298230

### 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_RapidOcrOnnx-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
* 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
benjaminwan's avatar
benjaminwan committed
19
* C动态库调用范例:[RapidOcrOnnxLibTest](https://github.com/RapidAI/RapidOcrOnnxLibTest)
benjaminwan's avatar
benjaminwan committed
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
* 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

请查看项目主仓库:https://github.com/RapidAI/RapidOCR

这个项目使用onnxruntime框架进行推理

采用onnxruntime框架[https://github.com/microsoft/onnxruntime](https://github.com/microsoft/onnxruntime)

### 更新说明

#### 2021-10-15 update

* opencv 4.6.0
* onnxruntime 1.12.1
* windows支持mt版引用库
benjaminwan's avatar
benjaminwan committed
37
* rec模型输入图片高度改为48
benjaminwan's avatar
benjaminwan committed
38

benjaminwan's avatar
benjaminwan committed
39
40
41
42
#### 2021-10-16 update

* 修复:字典添加空格

43
44
45
46
47
#### 2021-10-17 update

* 修复:scoreToTextLine方法索引越界问题
* Windows控制台编码修改为UTF8

benjaminwan's avatar
benjaminwan committed
48
49
50
51
52
53
54
55
#### 2021-10-20 update

* 再次修复空格问题
* 增加GPU(cuda)支持,需要自行下载整合依赖库
* windows下的free()方法更焕为_aligned_free()
* 修改默认输入参数
* 修改benchmark输出样式

benjaminwan's avatar
benjaminwan committed
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
### 模型下载

整合好的范例工程自带了模型,在models文件夹中

```
RapidOcrOnnx/models
    ├── ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx
    ├── ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx
    ├── ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx
    └── ppocr_keys_v1.txt
```

### [编译说明](./BUILD.md)
benjaminwan's avatar
benjaminwan committed
69
### [GPU版附加说明](./onnxruntime-gpu/README.md)
benjaminwan's avatar
benjaminwan committed
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95

### 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

#### windows静态链接msvc

- 作用:静态链接CRT(mt)可以让编译出来的包,部署时不需要安装c++运行时,但会增大包体积;
- 需要mt版的引用库,参考编译说明,下载mt版的库;

#### 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](https://support.microsoft.com/zh-cn/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads)

#### 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

96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
### Windows调试运行

* 下载范例项目工程自带的引用库是Release版,不能用于调试运行
* debug版的引用库未压缩时容量超过1GB,极限压缩后也超过了100MB,请自行编译或到群共享里寻找
* debug版的引用库必须是md版
* 把debug版的引用库替换到范例工程的对应文件夹
* 双击generate-vs-project.bat,选择2)Debug,生成对应的build-win-vsxxx-xx文件夹
* 进入生成的文件夹,打开RapidOcrOnnx.sln
* 右边解决方案管理器,选中RapidOcrOnnx,右键->设为启动项目,并生成(查看输出log,确保生成成功)
* 如果引用库是dll,需要把对应的dll文件,例onnxruntime.dll复制到build-win-vsxxx-xx文件夹\Debug,跟上一步生成的RapidOcrOnnx.exe放在一起
* 右边解决方案管理器,选中RapidOcrOnnx,右键->属性->调试->命令参数->```--models ../models --det ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx --cls ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx --rec ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx --keys ppocr_keys_v1.txt --image ../images/1.jpg```
* 工具栏,点击绿色三角号启动"本地Windows调试器"
* 第一次运行的话,查看左下角,等待加载各dll符号,网络不好的话,要等挺久的

benjaminwan's avatar
benjaminwan committed
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
### 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```:det模型文件名(含扩展名)
3. ```-2或--cls```:cls模型文件名(含扩展名)
4. ```-3或--rec```:rec模型文件名(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。

### 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)。
* 常见的并行库有tbb,hpx,openmp,gcd,concurrency,pthread
* 并行库的种类可以看:https://docs.opencv.org/4.x/db/d05/tutorial_config_reference.html
* 测试了openmp和pthread,目前已知这类并行库会导致检查报告中出现"possibly lost"
* opencv只做简单的图像预处理,可以完全不使用任何并行库,但需要定制编译
* onnxruntime1.6.0或之前,默认引用openmp,从1.7.0开始默认关闭openmp并使用自带的ThreadPool代码
* 阅读报告可以看出"possibly lost"发生位置均在引用的第三方库(如果使用了并行库的话),如opencv或onnxruntime
* "possibly lost"不一定是内存泄露
* 如果opencv想定制编译不使用任何并行库,可以使用以下参数进行编译

```
-DWITH_TBB=OFF
-DWITH_HPX=OFF
-DWITH_OPENMP=OFF
-DWITH_GCD=OFF
-DWITH_CONCURRENCY=OFF
-DWITH_PTHREADS_PF=OFF
```