小编点评

本文将介绍如何将PaddleOCR的PP_OCRv4模型转换为ONNX格式，以便在不需要使用Paddle框架的情况下使用PaddleOCR的强大检测性能。文章分为两个步骤： 步骤1：将PaddleOCR模型转换为ONNX格式 1. 访问PaddleOCR项目主页（https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR），下载最新的v4版检测与识别模型。 2. 安装PaddlePaddle到ONNX的模型转换工具：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX。 3. 使用paddle2onnx工具将paddle格式模型转换为ONNX格式。具体命令如下： ``` paddle2onnx --model_dir /mnt/d/Downloads/202406/paddelocr/pp/ch_PP-OCRv4_det_infer/ --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --opset_version 11 --save_file /mnt/d/Downloads/202406/paddelocr/onnx/ch_PP-OCRv4_det_infer.onnx ``` 同样地，将模型目录更改为/pp_ch_PP-OCRv4_rec_infer/，并运行第二个命令进行转换。 步骤2：运行ONNX推理 1. 下载基于转换后的ppocr_server_v2.0模型的OnnxOCR代码（https://github.com/jingsongliujing/OnnxOCR）。 2. 在此代码基础上集成转换好的ONNX模型。修改部分包括： - 在`preprocess.py`文件中添加预处理部分的代码。 - 在`inference.py`文件中添加后处理部分的代码。 3. 运行Inference代码，使用转换后的ONNX模型进行文本识别。 总结：本文介绍了如何将PaddleOCR的PP_OCRv4模型转换为ONNX格式，以便在没有Paddle框架的情况下使用PaddleOCR的强大检测性能。通过使用Paddle2ONNX工具，可以将PaddleOCR模型轻松转换为ONNX格式，从而避免Paddle框架带来的兼容性问题。在此基础上，利用OnnxOCR代码完成预处理和后处理步骤，实现文本识别任务。

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