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PPOCRv3 Python部署示例

在部署前，需确认以下两个步骤

• 1. 软硬件环境满足要求，参考FastDeploy环境要求
• 2. FastDeploy Python whl包安装，参考FastDeploy Python安装

本目录下提供infer.py快速完成PPOCRv3在CPU/GPU，以及GPU上通过TensorRT加速部署的示例。执行如下脚本即可完成

# 下载模型,图片和字典文件
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
tar xvf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar

wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
tar -xvf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar

wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
tar xvf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar

wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/raw/release/2.6/doc/imgs/12.jpg

wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/raw/release/2.6/ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt

#下载部署示例代码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd examples/vison/ocr/PP-OCRv3/python/

# CPU推理
python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device cpu
# GPU推理
python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device gpu
# GPU上使用TensorRT推理
python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device gpu --backend trt
# 昆仑芯XPU推理
python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device kunlunxin
# 华为昇腾推理,需要使用静态shape脚本, 若用户需要连续地预测图片, 输入图片尺寸需要准备为统一尺寸
python infer_static_shape.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device ascend

运行完成可视化结果如下图所示

其它文档

• Python API文档查阅
• PPOCR 系列模型介绍
• PPOCRv3 C++部署
• 模型预测结果说明
• 如何切换模型推理后端引擎