OCR文字识别—基于PP-OCR模型实现ONNX C++推理部署

引言

在数字化时代，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术作为信息提取的关键工具，广泛应用于文档处理、自动化办公、车牌识别等多个领域。PP-OCR（PaddlePaddle OCR）作为百度开源的高性能OCR模型，以其高精度和高效性受到广泛关注。而ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开放的模型交换格式，促进了不同深度学习框架间的模型共享与部署。本文将详细介绍如何基于PP-OCR模型，实现其在ONNX格式下的C++推理部署，为开发者提供一套完整的解决方案。

PP-OCR模型简介

PP-OCR是百度PaddlePaddle框架下的一款高性能OCR工具库，集成了文本检测、文本识别及方向分类等多个模块，支持中英文等多种语言的识别。其核心优势在于：

• 高精度：通过优化模型结构与训练策略，PP-OCR在保持较高识别准确率的同时，降低了模型复杂度。
• 高效性：针对移动端和嵌入式设备进行了优化，支持轻量化部署。
• 易用性：提供了丰富的预训练模型和API接口，便于快速集成与开发。

ONNX格式介绍

ONNX是一种开放的深度学习模型交换格式，旨在解决不同深度学习框架间模型兼容性的问题。通过将模型转换为ONNX格式，可以在不同的框架（如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等）间无缝迁移，极大地提高了模型的可移植性和复用性。

准备工作

1. 环境配置

• 操作系统：推荐使用Linux（如Ubuntu 20.04 LTS）或Windows 10/11。
• 开发环境：安装C++编译器（如GCC 9.3+或MSVC 2019+），以及CMake构建工具。
• 深度学习框架：安装PaddlePaddle（用于模型导出）和ONNX Runtime（用于ONNX模型推理）。
• 依赖库：安装OpenCV（用于图像处理）、Protobuf（用于解析ONNX模型）等。

2. 模型获取与转换

• 获取PP-OCR模型：从PaddleOCR官方GitHub仓库下载预训练模型，或使用PaddlePaddle训练自己的模型。
• 模型转换为ONNX：使用PaddlePaddle提供的paddle2onnx工具将PP-OCR模型转换为ONNX格式。命令示例：

  paddle2onnx --model_dir ./ppocr_model --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --opset_version 11 --save_file ./ppocr.onnx

  其中，--model_dir指定模型目录，--model_filename和--params_filename分别指定模型文件和参数文件，--opset_version指定ONNX操作集版本，--save_file指定输出ONNX模型文件路径。

C++推理部署实现

1. ONNX模型加载与初始化

使用ONNX Runtime的C++ API加载ONNX模型，并创建推理会话。示例代码如下：

#include <onnxruntime_cxx_api.h>
// 初始化ONNX Runtime环境
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "OCR_Demo");
Ort::SessionOptions session_options;
// 加载ONNX模型
const char* model_path = "./ppocr.onnx";
Ort::Session session(env, model_path, session_options);

2. 图像预处理

对输入图像进行预处理，包括灰度化、二值化、缩放等操作，以适应模型输入要求。示例代码（使用OpenCV）：

#include <opencv2/opencv.hpp>
cv::Mat preprocessImage(const cv::Mat& image) {
    cv::Mat gray, binary, resized;
    // 灰度化
    cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    // 二值化（可选，根据模型需求）
    cv::threshold(gray, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
    // 缩放至模型输入尺寸
    cv::resize(binary, resized, cv::Size(640, 640)); // 示例尺寸，根据实际模型调整
    return resized;
}

3. 推理执行

准备模型输入数据，执行推理，并获取输出结果。示例代码如下：

#include <vector>
#include <numeric>
std::vector<float> runInference(Ort::Session& session, const cv::Mat& preprocessedImage) {
    // 准备输入数据
    std::vector<float> input_tensor_values;
    // 将图像数据转换为float向量（根据模型输入要求进行归一化等操作）
    // ...
    // 创建输入输出张量
    std::vector<int64_t> input_shape = {1, 3, 640, 640}; // 示例形状，根据实际模型调整
    std::vector<const char*> input_names = {"input"}; // 输入节点名称，根据模型调整
    std::vector<const char*> output_names = {"output"}; // 输出节点名称，根据模型调整
    Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU);
    std::vector<Ort::Value> input_tensors;
    input_tensors.push_back(Ort::Value::CreateTensor<float>(
        memory_info, input_tensor_values.data(), input_tensor_values.size(),
        input_shape.data(), input_shape.size()));
    // 执行推理
    auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(),
                                      input_tensors.data(), input_names.size(),
                                      output_names.data(), output_names.size());
    // 获取输出数据
    float* floatarr = output_tensors[0].GetTensorMutableData<float>();
    std::vector<float> output_data(floatarr, floatarr + output_tensors[0].GetTensorTypeAndShapeInfo().GetElementCount());
    return output_data;
}

4. 后处理与结果解析

对推理输出进行后处理，解析出文本内容。这一步通常涉及非极大值抑制（NMS）、文本框解码等操作，具体实现依赖于PP-OCR模型的输出格式。

优化与调试

• 性能优化：通过模型量化、剪枝等技术减少模型大小和计算量，提高推理速度。
• 错误处理：添加适当的错误处理机制，如模型加载失败、输入数据不合法等情况的处理。
• 日志记录：记录推理过程中的关键信息，便于问题追踪与性能分析。

结论

本文详细介绍了基于PP-OCR模型实现ONNX格式的C++推理部署的全过程，包括环境配置、模型转换、C++代码实现及优化策略。通过这一流程，开发者可以轻松地将PP-OCR模型部署到各种C++应用中，实现高效的OCR功能。未来，随着深度学习技术的不断发展，OCR技术将在更多领域发挥重要作用，为数字化转型提供有力支持。