在动态库中,千万不要使用STL库的东西,容易发生内存的重分配问题,原因STL库全都是基于模板的,模板是在编译器生成的。这也就是说同一份STL代码在不同动态库中有各自的实现,如果只是方法多了一份自然就没问题,但是部分STL容器里面存有一些静态变量,因此多个实现会导致多份静态变量,然后导致某些方法的调用出现差别...
复制 std::vector<std::string>CRNNRecognizer::RunOCR(std::vector<std::vector<std::vector<int>>>boxes,cv::Mat&img,Classifier*cls){cv::Mat srcimg;img.copyTo(srcimg);cv::Mat crop_img;cv::Mat resize_img;std::cout<<"The predicted text is :"<<std::endl;int index=0;std::vector<std...
在CMakeList里面修改挺简单的,因为原来的输出只有一个可执行的文件,这次我们需要动态库,所以加了三行,起的动态库名是PaddleOCRExport set(BUILD_SHARED_LIBS ON) add_library(PaddleOCRExport SHARED ${SRCS}) target_link_libraries(PaddleOCRExport ${DEPS}) 1. 2. 3. 做完上面三步,PaddleOCR的动态库就改完了,...
Nuget包即装即用,可以离线部署,不需要网络就可以识别的高精度中英文OCR。 本项目中PaddleOCR.dll文件是基于开源项目[PaddleOCR](https://github.com/paddlepaddle/PaddleOCR)的C++代码修改而成的C++动态库,基于opencv的x64编译而成的。 **本项目已经适配[PaddleOCR](https://github.com/paddlepaddle/PaddleOCR)最新版r...
最近为了让python语言能够直接调用PaddleOCR的C++的动态链接库,针对本人已经开源的PaddleOCR项目https://gitee.com/raoyutian/paddle-ocrsharp使用的PaddleOCR的C++动态库,进行了大量代码修改,修改后PaddleOCR,导出标准C函数接口,极大地方便了其他语言直接调用并进行OCR文字识别。
本项目中PaddleOCR.dll文件是基于开源项目PaddleOCR的C++代码修改而成的C++动态库,基于opencv的x64编译而成的。 本项目已经适配PaddleOCR最新版release2.5,并支持PP-OCRv3模型。超轻量OCR系统PP-OCRv3:中英文、纯英文以及多语言场景精度再提升5% - 11%!
其中cxx中是paddle-lite的预测库头文件和动态库文件,这个文件夹我们可以直接拷贝到自己的项目中调用;demo中是提供了示例代码,供使用者调用参考。 二、代码整合 好了,我们现在已经有paddleOCR的部署代码,也有paddle-lite的预测库文件了,那怎么将他们整合到一起编译呢?首先新建一个文件夹,取名paddle_lite_ocr,将第一部...
2.3. cmake 3.4.1或以上,最好是3.18.1,在SDK Tools中下载; 2.4. 使用模型 下载预训练模型:模型下载,请在这个文章中下载模型、项目、源代码 使用自己的模型:略- det模型用于分割文字块,有两种模型(server和mobile),其中server体积大且较慢但效果好,mobile体积小且较快但效果差点。 - cls模型用于检测文字方向,...
通过VMware Workstation Player 16免费版搭建Ubuntu系统,进行树莓派交叉编译。安装armv8交叉编译工具链,参考up视频《win10系统下使用VMware虚拟机安装树莓派和Ubuntu系统》和《64位win10系统Ubuntu虚拟机中安装arm64开发板用的c和c++交叉编译工具链》。 4 下载paddle-lite预测库文件 ...
PaddleOCR.dll文件是基于开源项目PaddleOCR的C++代码修改的C++动态库,基于opencv的x64编译而成的。为了降低部署文件大小,PaddleOCR.dll使用了openblas依赖编译,paddle_inference.dll是官方提供的openblas模式下的库。 模型库支持轻量版(本项目)、服务器版模型库(更准确),可以自行更改模型库适用实际需求。