话不多说,咱们直入主题
开发环境
环境信息如下图所示:

下载模型环境
git clone https://github.com/nazarovsky/PaddleOCR-rec-ONNX-demo.git


配置环境

我用的anaconda python发行版,各个包的安装信息如下:

之后运行测试
python3 demo_razmetka_rec.py


使用还是蛮简单的,至此,对OCR之类的应用有了感性的认识。后面有时间对里面的细节进行一些分析,由术入道,以道驭术。
目录结构
目录主要包含ONNX模型文件,推理数据集以及后处理程序等等。

观察模型结构
ONNX模型结构可以通过netron查看,输入:

输出:

参考资料:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
mirrors / maybeshewill-cv / lanenet-lane-detection · GitCode

本文介绍了如何在Anaconda环境下配置PaddleOCR的ONNX模型,通过克隆项目、安装依赖并运行测试脚本来实现OCR应用的初步体验。目录结构包括ONNX模型、推理数据和后处理程序。使用netron工具观察了模型结构,为后续的深入分析打下基础。
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