3步搞定！CRNN-ONNX模型端到端OCR部署指南-优快云博客

3步搞定！CRNN-ONNX模型端到端OCR部署指南

【免费下载链接】models A collection of pre-trained, state-of-the-art models in the ONNX format 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/model/models

你是否还在为OCR文字识别模型部署繁琐而头疼？本文将带你3步完成GitHub加速计划模型库中CRNN-ONNX模型的端到端部署，从环境配置到实际应用，让你轻松实现高效文字识别。

项目概述

GitHub加速计划模型库(gh_mirrors/model/models)是一个预训练模型集合，提供了多种ONNX格式的最先进模型。其中OCR相关模型位于Computer_Vision/目录下，包含了多种计算机视觉任务的解决方案。

模型结构

CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)模型结合了卷积神经网络和循环神经网络的优势，特别适用于序列识别任务如文字识别。项目中提供的CRNN-ONNX模型已经过优化，可以直接用于生产环境。

部署步骤

1. 环境准备

首先需要克隆项目仓库并安装必要的依赖：

git clone https://link.gitcode.com/i/7e0e168700e04d656615fc9e7ef4dfc4.git
cd models
pip install -r requirements.txt

项目依赖配置文件位于requirements.txt，包含了所有必要的Python库。

2. 模型获取

CRNN-ONNX模型位于Computer_Vision/crnn_ocr_Opset16/目录下，包含以下核心文件：

model.onnx：ONNX格式的模型文件
config.json：模型配置文件
label.txt：字符标签文件

3. 模型部署

使用ONNX Runtime进行模型推理的示例代码如下：

import onnxruntime as ort
import numpy as np
import cv2

# 加载模型
session = ort.InferenceSession("Computer_Vision/crnn_ocr_Opset16/model.onnx")

# 读取并预处理图像
image = cv2.imread("test.jpg", 0)
image = cv2.resize(image, (100, 32))
image = image.astype(np.float32) / 255.0
image = np.expand_dims(image, axis=0)
image = np.expand_dims(image, axis=0)

# 模型推理
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name
result = session.run([output_name], {input_name: image})

# 后处理
# ...

完整的部署示例可以参考examples/ocr_deployment.ipynb。

应用场景

CRNN-ONNX模型可广泛应用于：

身份证识别
车牌识别
文档扫描
街景文字识别

总结与展望

通过本文介绍的3个步骤，你已经掌握了CRNN-ONNX模型的端到端部署方法。项目中还有更多优秀的预训练模型等待你探索，如Natural_Language_Processing/目录下的NLP模型，以及Generative_AI/目录下的生成式AI模型。

如果你在使用过程中遇到问题，可以参考contribute.md中的贡献指南提交issue或PR。

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