Вимоги: Раніше я використовував PaddleOCR для розпізнавання тексту на зображенні, але python відкрив http-інтерфейс для виклику інтерфейсу через C# для отримання результату. Як використовувати C# для прямого розпізнавання тексту OCR? У цій статті буде використано .NET 8 для виклику моделі PaddleOCR для розпізнавання графіки та тексту.
FastDeploy — це універсальний, гнучкий і надзвичайно ефективний інструмент розгортання AI inference, який підтримує розгортання на периферії хмари. Адреса:Вхід за гіперпосиланням видно.
Огляд:
Завантажте та встановіть бібліотеку FastDeploy
Спочатку завантажте та встановіть бібліотеку FastDeploy, офіційна компанія надає деякі скомпільовані варіанти, їх не надають, потрібно компілювати їх самостійно, навчальний посібник з компіляції виглядає так:
Візьмемо, наприклад, розгортання процесора Windows, адреса завантаження:Вхід за гіперпосиланням видно.
Розпакуйте пакет у папку D:\temp і виконайте таку команду:
Компілюйте бібліотеку класів FastDeployCsharpSdk
Створіть нову бібліотеку .NET 8 під назвою FastDeployCsharpSdkВхід за гіперпосиланням видно.Скопіюйте вихідний код на дно цієї бібліотеки та змініть кілька місць:
int64_t -> Int64
Інакше повідомляється про помилку: Параметр 1: Неможливо конвертувати з «nint» у «string»
новий Mat(result_ptr); -> Mat.FromNativePointer(result_ptr);
"fastdeploy.dll" -> "швидке розгортання"
Тим часом проєкт .csproj посилається на наступне:
Успішно скомпілюйте бібліотеку!
Завантажити модель PaddleOCR
Завантажте модель ch_PP-OCRv3 за адресою:Вхід за гіперпосиланням видно.Потрібно завантажити файли для визначення текстових полів, модель класифікації напрямку, розпізнавання тексту та словникові файли. у це місцеФормат кодування ppocr_keys_v1.txt було змінено з UTF-8 на формат ANSIТак, інакше результат розпізнавання буде спотворений.
Тест розпізнавання OCR
Створіть новий консольний проєкт, зверніться до бібліотеки FastDeployCsharpSdk і протестуйте код наступним чином:
Після запуску він вилетить, і вам потрібно змінити бібліотеку класів FastDeployCsharpSdk\vision\ocr\model.csМетод Predict у файлі коментуватиме наступний код:
Щодо виклику виходу виключення Visualize.VisOcr, просто не використовуйте його, у вас вже є набір результатів, ви можете реалізувати його самостійно, дивіться наступне:
Оригінальний:
Ефект після розпізнавання (черезOpenCvSharp4 додає спотворені китайські ієрогліфи, усі розуміють значення):
Вихідний код FastDeployCsharpSdk та завантаження готового продукту:
Туристи, якщо ви хочете побачити прихований контент цього допису, будь ласка Відповідь
Посилання:
Вхід за гіперпосиланням видно.
Вхід за гіперпосиланням видно.
Вхід за гіперпосиланням видно. | 
Опубліковано 2024-12-31 13:23:43
|
|
|
|
Опубліковано 2025-6-2 00:44:34
|
