dotnet new console -o ppocrv4_csharp -f net8.0 编辑 然后，进入“ppocrv4_csharp”目录，使用NuGet安装OpenVINO™ C# API，命令如下：dotnet add package OpenVINO.CSharp.APIdotnet add package OpenVINO.runtime.windotnet add package OpenVINO.CSharp.API.Extensions.OpenCvSharpdotnet add package OpenVINO...
然后,进入“ppocrv4_csharp”目录,使用NuGet安装OpenVINO™ C# API,命令如下: dotnet add package OpenVINO.CSharp.API dotnet add package OpenVINO.runtime.win dotnet add package OpenVINO.CSharp.API.Extensions.OpenCvSharp dotnet add package OpenVINO.CSharp.API.Extensions.PaddleOCR...
若不在,则使用魔术命令切换到PP-OCRv4_OpenVINO目录:%cd PP-OCRv4_OpenVINO 然后,运行PP-OCRv4_OpenVINO目录下的:main.py python main.py --image_dir images/general_ocr_006.png \ --det_model_dir ch_PP-OCRv4_det_infer/inference.pdmodel \ --det_model_device CPU \ --rec_model_dir ch_PP-OC...
OpenVINO™ C# API的GitHub仓:https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API 三,搭建开发环境 请参考《C# 中使用OpenVINO™:轻松集成AI模型!》完成OpenVINO C# API开发环境搭建。然后,启动“命令提示符”,用命令创建“ppocrv4_csharp”推理项目: dotnet new console -o ppocrv4_csharp -f net8.0 然...
使用OpenVINO™可以直接读入PP-OCRv4模型(无需转换),并能方便快捷的将PP-OCRv4模型部署在英特尔® CPU、独立显卡、集成显卡、NPU等硬件上。使用OpenVINO™可以直接读入PP-OCRv4模型(无需转换),并能方便快捷的将PP-OCRv4模型部署在英特尔® CPU、独立显卡、集成显卡、NPU等硬件上。
linux下CPU版本PPOCRv3、PPOCRv3v4使用fastdeploy部署服务和调用 前两个部分都是参照官方文档写了一遍,但是官方部署文档坑太多,如果已经按照官方文档部署,却跑不起来,可以直接看后续部分 1. 服务环境准备 因为服务是在docker 容器中部署的,需要下载官方的docker 镜像,本文部署的CPU版本: ...
在Linux环境下，部署和调用CPU版本的PPOCRv3和PPOCRv3v4服务需要通过fastdeploy工具，但官方文档的步骤可能存在不少坑。以下是针对遇到问题后的部署和调用指南：首先，确保服务在Docker容器中运行。从官方镜像开始，针对CPU版本进行下载和安装。然后，启动服务，具体步骤如下：1. **服务环境准备 - 下载相应...
在Linux环境下，使用fastdeploy部署CPU版本的PPOCRv3与PPOCRv3v4服务并进行调用的步骤如下：一、服务环境准备 选择Docker容器环境：确保使用一个官方提供的、适用于CPU版本的Docker镜像作为基础环境，以优化资源使用和性能。二、服务端使用 下载并服务化模型： 从官方渠道下载PPOCRv3或PPOCRv3v4的CPU版本...
版本号/Version:Paddle: 2.4.2.post116 PaddleOCR: 2.7.3问题相关组件/Related components: 运行指令/Command Code: 完整报错/Complete Error Message: [2024/05/22 14:06:59] ppocr INFO: Architecture : [2024/05/22 14:06:59] ppocr INFO: Models : ...
用export_model.py导出的模型,使用python tools/infer/predict_rec.py预测宽度不太长的单行图片也是能正常预测的, 但是predict_rec.py预测宽度比较大的图片时出现:(InvalidArgument) Broadcast dimension mismatch错误 即使是训练、验证用的宽度比较大的图片也是出现这个错误,这个怎么解决?