【OpenVINO】 使用 OpenVINO CSharp API 部署 PaddleOCR 项目介绍
前言： 在之前的项目中，我们已经使用 OpenVINOTM CSharp API 部署 PaddleOCR 全系列模型，但随着PaddleOCRv4版本发布以及OpenVINO CSharp API版本迭代，上一版本的项目已经不再适用。因此在推出的最新项目中，已经完成了对PaddleOCRv4的匹配，并且采用了最新版本的 OpenVINOTM CSharp API，可以更快的实现在不同平台进行部署，减少使用者在使用时的步骤以及问题。目录
[*]1. 项目介绍
[*]2. 项目环境
[*]2.1 NuGet Package
[*]2.2安装方式
[*]3.快速开始
[*]3.1 获取项目源码
[*]3.2 获取预测模型
[*]3.3 OCR识别
[*]4.Contact
1. 项目介绍
该项目主要基于开发的(OpenVINOTMC# API)项目，基于 C# 编程语言在.NET框架下使用OpenVINOTM部署工具部署百度飞桨下的 PaddleOCR 系列模型，实现图片文字识别、版面分析以及表格识别等功能。
项目提供了简单的案例以及二次开发的API接口，大家可以根据自己需求进行再次开发与使用。
项目PaddleOCR-OpenVINO-CSharp链接为：
https://github.com/guojin-yan/PaddleOCR-OpenVINO-CSharp2. 项目环境
在本项目中主要使用的是自己开发的OpenVINOTMC# API项目以及OpenCvSharp4项目，所使用NuGet Package程序包以及安装方式如下所示
2.1 NuGet Package
[*]OpenVINO.CSharp.API >= 2023.2.0.2
[*]OpenVINO.runtime.win >= 2023.2.0.1
[*]OpenCvSharp4.Windows >= 4.8.0.20230708
[*]OpenCvSharp4.Extensions >= 4.8.0.20230708
2.2安装方式
NuGet Package 可以通过Visual Studio 安装或者通过dotnet命令安装，安装方式如下：
dotnet add package OpenVINO.CSharp.API
dotnet add package OpenVINO.runtime.win
dotnet add package OpenCvSharp4.Windows
dotnet add package OpenCvSharp4.Extensions3.快速开始
3.1 获取项目源码
git clone https://github.com/guojin-yan/PaddleOCR-OpenVINO-CSharp.git
cd PaddleOCR-OpenVINO-CSharp3.2 获取预测模型
项目中所使用的模型均来自于 PaddleOCR ，模型目录可以参考
[*]PP-OCR 系列模型列表
[*]PP-Structure 系列模型列表
注意： 经过测试，OpenVINO目前已经支持PP-OCR 系列模型列表、PP-Structure 系列模型列表中的所有模型，并且支持Paddlepaddle格式的模型，用户在下载后可以直接使用，但是表格识别模型ppstructure_mobile_v2.0_SLANet需要进行转换才可以使用，需要固定模行输入形状为，转换方式keyi 参考该文章：Paddle2ONNX.
为了方便大家快速使用，此处提供了模型的快速下载方式：
cd model
./ocr_model_download.sh
./stru_model_download.sh 下载后模型文件目录结构为：
model
├──── paddle
├──── ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer
├──── ch_PP-OCRv4_det_infer
├──── ch_PP-OCRv4_rec_infer
├──── ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer
├──── en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer
├──── picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_cdla_infer
3.3 OCR识别
可以直接通过Visual Studio直接运行该项目或者通过dotnet run指令运行该项目，dotnet run命令如下：
cd PaddleOCR-OpenVINO-CSharp/sample
dotnet run ./../../ 程序运行后输出如下图所示：
4.Contact
如果您准备使用OpenVINO部署PaddleOCR模型，欢迎参考本案例。在使用中有任何问题，可以通过以下方式与我联系。
来源:https://www.cnblogs.com/guojin-blogs/Undeclared/17956244
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