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将PaddleOCR的光照模型转为NCNN，供NCNN使用-C/C++开发

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简介：
本文介绍了如何将PaddleOCR中的光照补偿模型转换成NCNN框架下的模型，以便在C/C++环境中高效运行。通过详细的步骤和代码示例，帮助开发者轻松实现跨平台部署。 将PaddleOCR灯光模型转换为ncnn格式后，您可以使用ncnn进行推理操作。通过使用chineseocr_lite项目中的推断代码可以实现这一点。注意：如果需要使用角度检测模型，请把输入形状dstHeight从32改为48。 关于具体的推断过程和相关模型文件可以在以下地址找到： - 推理示例代码: https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite/tree/onnx/cpp_projects/OcrLiteNcnn - 模型转换项目：https://github.com/frotms/PaddleOCR2Pytorch

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  • 将PaddleOCR的光照模型转为NCNN，供NCNN使用-C/C++开发
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    本文介绍了如何将PaddleOCR中的光照补偿模型转换成NCNN框架下的模型，以便在C/C++环境中高效运行。通过详细的步骤和代码示例，帮助开发者轻松实现跨平台部署。 将PaddleOCR灯光模型转换为ncnn格式后，您可以使用ncnn进行推理操作。通过使用chineseocr_lite项目中的推断代码可以实现这一点。注意：如果需要使用角度检测模型，请把输入形状dstHeight从32改为48。 关于具体的推断过程和相关模型文件可以在以下地址找到： - 推理示例代码: https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite/tree/onnx/cpp_projects/OcrLiteNcnn - 模型转换项目：https://github.com/frotms/PaddleOCR2Pytorch
     
  • MODNet官方ONNX及转为NCNN的模型、NCNN量化后的模型
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    本资源提供MODNet模型在ONNX格式下的官方版本及其转换至NCNN框架后的模型文件，并包含经过NCNN量化处理后的优化模型，适用于多种深度学习应用场景。 1. MODNet官方提供的ONNX模型； 2. 将MODNet官方的ONNX模型转换为ncnn格式； 3. 经过ncnn int8量化后的模型。
     
  • 将Yolov5模型转化为ONNX和NCNN格式
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    本文介绍了如何将流行的YOLOv5目标检测模型转换为ONNX和NCNN两种不同框架下的模型格式，便于跨平台部署与应用。 将yolov5模型转换为onnx格式的模型以及NCNN模型的过程可以进行优化和调整以适应不同的应用场景需求。在完成这一转化后，这些模型可以在多种设备上高效运行，特别是在资源受限的环境中表现突出。此过程涉及使用特定工具或库来确保转换后的模型能够保持原有的准确性和性能水平。
     
  • PaddleOCR与NCNN在Windows下的部署
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    本文章介绍了如何在Windows环境下将百度开源的文字识别工具PaddleOCR以及模型优化框架NCNN进行高效部署，帮助开发者快速实现文字检测和识别功能。 标题 PaddleOCR NCNN Windows下部署 描述的是如何在Windows操作系统环境下使用NCNN库来部署PaddleOCR，并实现图像文字识别功能。PaddleOCR是百度开发的一个开源的光学字符识别（Optical Character Recognition，简称OCR）工具，而NCNN则是腾讯优图团队推出的一款轻量级且高效的深度学习推理框架，特别适合于移动平台和嵌入式设备的应用场景。 在部署过程中，首先需要了解PaddleOCR的基本结构。该工具包含了多种模型以支持不同的识别任务：例如DB（Distillation Box）用于文字检测；CRNN（Connectionist Temporal Classification）则负责文字的识别工作。这些模型基于百度自家框架PaddlePaddle训练，并提供了预训练好的权重文件，方便用户进行预测使用。 NCNN是一个高性能的C++推理库，支持CUDA和OpenMP并行计算技术，优化了内存管理和运算速度，在Windows平台上亦能快速运行深度学习模型。通过NCNN提供的模型转换工具可以将PaddleOCR中的模型从PaddlePaddle格式转为NCNN理解的形式，并在Windows环境下进行部署。 具体到实际操作步骤，则包括以下几方面： 1. **环境配置**：需要安装Visual Studio作为编译器，以及CMake用于构建项目。同时还需要下载并安装PaddleOCR的源代码及NCNN库。 2. **模型转换**：利用提供的工具将PaddleOCR中的预训练权重文件转为NCNN可读取的格式（通常生成`.param`和`.bin`两个文件）。 3. **编写C++代码**：核心部分包括处理图像、加载模型、执行推理及后处理结果等逻辑。具体源码可能分布在多个cpp文件中，如clipper.cpp用于预处理输入图片；PaddleOCR.cpp是主程序，包含主要的预测流程；common.cpp则是一些通用辅助函数。 4. **头文件和过滤器**：定义了结构体与函数声明的`common.h`、`puttxtzh.h`等头文件以及项目管理用到的`.vcxproj.filters`文件。 5. **解决方案与项目设置**：通过Visual Studio打开提供的`.sln`, `.vcxproj`, 和相关的用户配置文件，进行编译环境和依赖库路径的设定。 6. **编译与运行**：完成所有设置后，在Visual Studio中构建工程生成可执行程序。输入待识别图片让程序调用NCNN模型进行OCR处理，并输出结果。 在实际应用过程中还需注意优化模型大小及速度，以适应不同硬件条件下的需求；同时调整图像预处理和后续算法也有助于提升识别准确度。对于多语言支持，则可能需要额外的训练数据或特定模型来实现跨语种的文字识别功能。 综上所述，在Windows系统中部署PaddleOCR NCNN涉及多个环节如模型转换、C++编程以及环境配置等，最终能够实现在该平台上高效便捷地进行文字识别应用。
     
  • 基于NCNN的轻量级PaddleOCRv4模型C++推理
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    本项目提供了一种基于NCNN框架的轻量化PaddleOCR v4版本模型，适用于高性能C++环境下的文字识别任务。 PaddleOCR 提供了基于深度学习的文本检测、识别及方向检测等功能。其主要推荐的 PP-OCR 算法在国内外企业开发者中得到了广泛应用，在短短几年时间里，PP-OCR 的累计 Star 数已超过32.2k，并经常出现在 GitHub Trending 和 Paperswithcode 的日榜和月榜首位，被认为是当前 OCR 领域最热门的仓库之一。PaddleOCR 最初主打的 PP-OCR 系列模型在去年五月份推出了 v3 版本。最近，飞桨 AI 套件团队对 PP-OCRv3 进行了全面改进，并发布了重大更新版本 PP-OCRv4。该新版本预计带来了更先进的技术、更高的性能和更广泛的适用性，将进一步推动 OCR 技术在各领域的应用。
     
  • 利用NCNN库进行SRMD超分辨率实现-C/C++开发
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    本项目采用C/C++编程语言与NCNN深度学习推理框架，实现了SRMD（Super-Resolution via Motion Deblurring）算法，旨在提升图像和视频的清晰度及细节表现。通过去除运动模糊效应，使超分辨率重建更加准确有效。 SRMD ncnn 是一种使用ncnn项目作为通用神经网络推理框架的超分辨率实现方法。srmd-ncnn-vulkan 可用于 Intel / AMD / Nvidia GPU 的 Windows、Linux 和 MacOS 系统，提供所有必需的二进制文件和模型，并且不需要 CUDA 或 Caffe 运行时环境。 使用示例命令：`srmd-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png -n 3 -s 2`
     
  • 基于NCNN框架的Android平台下YOLOv5的C++实现 - C/C++开发
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    本项目在Android平台上采用NCNN框架实现了YOLOv5目标检测算法的C++版，适用于移动设备上的实时图像处理和识别。 此仓库使用腾讯的NCNN框架提供了YOLOv5模型的C++实现。 注意：目前，NCNN不支持带步长的切片操作，因此我移除了该操作，并用缩小后的图像替换输入以匹配通道数。 这可能会稍微影响精度。
     
  • 轻量级PP-HumanSeg lite人像分割模型的NCNN C++部署代码及模型
    优质
    简介：本文提供轻量级人像分割模型PP-HumanSeg Lite在NCNN框架下的C++部署实现与模型，适用于实时图像处理需求。 1. 轻量级人像分割模型PP-HumanSeg NCNN C++部署代码； 2. 包含onnx模型和ncnn模型。
     
  • ncnn-master-qt_mingw.zip
    优质
    ncnn-master-qt_mingw.zip 是一个包含ncnn深度学习推理框架在Windows环境下使用Qt界面和MinGW编译器进行开发的源代码压缩包，适用于开发者构建基于ncnn的图形化应用。 使用Windows 10系统，Qt5以及MinGW64来编译ncnn-master项目。