thomaszheng / ocrlitemnn Goto Github PK

ChineseOcr Lite Mnn，超轻量级中文OCR PC Demo，使用MNN推理

这个项目使用MNN框架进行推理，使用 https://github.com/ouyanghuiyu/chineseocr_lite 项目中提供的模型，迁移了项目中cpp_projects中的OcrLiteOnnx项目，采用阿里MNN框架https://github.com/alibaba/MNN 作为推理引擎实现。

下载opencv和MNN 下载地址

• OpenCv动态库：opencv-(版本号)-sharedLib.7z
• OpenCv静态库：opencv-(版本号)-staticLib.7z
• MNN 动态库：Mnn-(版本号)-sharedLib.7z
• MNN 静态库：Mnn-(版本号)-staticLib.7z
• 可以选择只下载两者的动态库或两者的静态库(要么都是静态库要么都是动态库)，或者4种全部下载
• 把压缩包解压到项目根目录，解压后目录结构

OcrLiteOnnx
    ├── mnn-shared
    ├── mnn-static
    ├── opencv-shared
    ├── opencv-static

2. macOS 10.15

注意：以下说明仅适用于本机编译。如果需要交叉编译为arm等其它平台(参考android)，则需要先交叉编译所有第三方依赖库(mnn、opencv)，然后再把依赖库整合替换到本项目里。

1. macOS Catalina 10.15.x，安装Xcode 12.1，并安装Xcode Command Line Tools, 终端运行xcode-select –install
2. 自行下载安装HomeBrew，cmake >=3.1下载地址
3. libomp: brew install libomp
4. 终端打开项目根目录，./build.sh并按照提示输入选项，最后选择'编译成可执行文件'
5. 测试：./run-test.sh(注意修改脚本内的目标图片路径)
6. 编译JNI动态运行库(可选，可用于java调用)

• 下载jdk-8u221-macosx-x64.dmg，安装。
• 编辑用户目录下的隐藏文件.zshrc ，添加export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home)
• 运行build.sh并按照提示输入选项，最后选择'编译成JNI动态库'

opencv或onnxruntime使用动态库时，参考下列方法：

• 把动态库所在路径加入DYLD_LIBRARY_PATH搜索路径

• 把动态库复制或链接到到/usr/lib

build.sh编译参数：

2. OCR_LIB=ON： 启用(ON)或禁用(OFF) ON时编译为jni lib，OFF时编译为可执行文件
3. OCR_STATIC=ON： 启用(ON)或禁用(OFF) ON时选择opencv和onnxruntime的静态库进行编译，OFF时则选择动态库编译

• 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:dbNet模型文件名(含扩展名)
3. -2或--cls:angleNet模型文件名(含扩展名)
4. -3或--rec:crnnNet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。

• 项目根目录的valgrind-memcheck.sh用来检查内存泄漏(需要debug编译)。
• valgrind-memcheck.txt是demo在linux平台的检查报告。
• 报告中的"possibly lost"均发生在第三方库，possibly lost可能不一定是泄露，暂时不管。