PaddleOCR 尝试下OpenCV-DNN推理

文章目录

• • 说明：
  • 环境：
  • 过程：
  • 不足：
  • 引用：

说明：

• 本文基于PaddleOCR源码改写，修改部分前处理和模型推理相关代码。需要opencv即可推理。目前测试paddleocr v2版本可行。

完整代码：https://github.com/VITA-Alchemy/PaddleOCR-OpenCV-DNN

环境：

onnx 1.11.0
onnxruntime 1.10.0
opencv 4.5.5.62
paddle2onnx 1.0.1
paddlpaddle 2.3.2

过程：

1. 准备

paddleocr v2 模型 ：det 模型，rec模型
Netron 查看模型结构
onnx-simplifier

2. 转换模型

• 使用paddle2onnx 转换模型：
• 重要：dnn推理需要固化输入shape，onnxruntime支持动态shape不需要固化。
• 这里固化尺寸，需要使用Netron查看模型中写死的shape，需要根据自己需求设置原来动态的参数（如下图 输入为 ?x3x640x640 说明只有nchw中n可以固化。）。
  

#检测模型paddle2onnx -m paddle2onnx.optimize --model_dir .\ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer\ --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --save_file ./ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/model.onnx --opset_version 10 --input_shape_dict="{'x':[1,3,640,640]}" --enable_onnx_checker True --enable_dev_version False
#识别模型
paddle2onnx -m paddle2onnx.optimize --model_dir ./ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --save_file ./ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer/model.onnx --opset_version 10 --input_shape_dict="{'x':[1,3,32,1000]}" --enable_onnx_checker True --enable_dev_version False

5. onnx模型simplifier

这里直接使用在线简化 ：https://convertmodel.com/

6. 修改det模型前处理、后处理

• 图像缩放paddleOCR源码中提供了几种resize模式都是对应动态shape的，这部分需要修改成固定尺寸的resize；对应就是长边缩放到640，短边等比缩放不足部分填充0；

# 直接在源码中修改的部分代码
def resize_image_type2(self, img):h, w, _ = img.shaperesize_w = wresize_h = hif resize_h > resize_w:ratio = float(self.resize_long) / resize_helse:ratio = float(self.resize_long) / resize_wresize_h = int(resize_h * ratio)resize_w = int(resize_w * ratio)img = cv2.resize(img, (resize_w, resize_h))#这里加个0填充，适配固定shape模型img = self.image_padding_640(img)return img, [ratio, ratio]

• box的后处理，需要放到到原图大小，对应源码boxes_from_bitmap函数修改

 def boxes_from_bitmap(self, pred, _bitmap, dest_width, dest_height,ratio):'''_bitmap: single map with shape (1, H, W),whose values are binarized as {0, 1}'''bitmap = _bitmap#height, width = bitmap.shape  #长宽都乘以缩放比，还原到原来大小height, width = dest_height*ratio, dest_width*ratio,

7. 修改rec模型前处理

• 修改res模型输入图片的预处理，主要是输入尺寸

	# 这里 imgC, imgH, imgW 改成自己模型对应的shapedef resize_norm_img(self, img):# self.model_shape = [3,32,1000]imgC, imgH, imgW = [int(v) for v in self.model_shape]assert imgC == img.shape[2]h, w = img.shape[:2]ratio = w / float(h)

8. 结果

opencv dnn :[('使用深度学习和OpenCV进行目标检测', 0.9423162), ('基于深度学习的对象检测时，您可能会遇到三种主要的对象检测方法：', 0.9942412), ('·Faster R-CNNs（Ren etal，2015）', 0.9131796), ('You Only Look Once (YOLO)（Redmon et al，2015）', 0.9224724), ('SingleShotDetectors（ssD）（Liu等人，2015年）', 0.9578045), ('FasterR-CNNs可能是使用深度学习进行对象检测最“听说”的方法；然而，该技术可能难以理', 0.9848377), ('解（特别是对于深度学习的初学者）、难以实施且难以训练。', 0.9785821), ('此外，即使使用“更快”的R-CNN实现（其中“R”代表“区域提议”），算法也可能非常慢', 0.9776404), ('大约为7FPS。', 0.96622694), ('如果追求纯粹的速度，那么我们倾向于使用YOLO，因为这种算法要快得多，能够在Titan×GPU', 0.98800766), ('上处理40-90FPS。YOLO的超快变体甚至可以达到155FPS。', 0.9868126), ('YOLO的问题在于它的准确性不高。', 0.98904663), ('最初由Google开发的SSD是两者之间的平衡。该算法比FasterR-CNN更直接', 0.9916604)]
------------------------------
onnxruntime :[('使用深度学习和OpenCV进行目标检测', 0.94230413), ('基于深度学习的对象检测时，您可能会遇到三种主要的对象检测方法：', 0.99423134), ('·Faster R-CNNs（Ren etal，2015）', 0.9131659), ('You Only Look Once (YOLO)（Redmon et al，2015）', 0.9224635), ('SingleShotDetectors（ssD）（Liu等人，2015年）', 0.9577948), ('FasterR-CNNs可能是使用深度学习进行对象检测最“听说”的方法；然而，该技术可能难以理', 0.98482645), ('解（特别是对于深度学习的初学者）、难以实施且难以训练。', 0.9785724), ('此外，即使使用“更快”的R-CNN实现（其中“R”代表“区域提议”），算法也可能非常慢', 0.9776268), ('大约为7FPS。', 0.96620893), ('如果追求纯粹的速度，那么我们倾向于使用YOLO，因为这种算法要快得多，能够在Titan×GPU', 0.9879988), ('上处理40-90FPS。YOLO的超快变体甚至可以达到155FPS。', 0.98680395), ('YOLO的问题在于它的准确性不高。', 0.9890286), ('最初由Google开发的SSD是两者之间的平衡。该算法比FasterR-CNN更直接', 0.99165064)]

不足：

• 由于固化模型shape，使得部分特殊场景下效果不良，如长条形图片，降低了通用性；可根据自己对应的场景去固化模型尺寸（通用场景下建议导出dynamic shape模型，使用onnxruntime推理）。

• 相同图片下（前后处理一致），速度方面DNN比onnxruntime慢（大约2~3倍）。

• 精度未与原始paddle模型对比；简单测试效果尚可。

• 测试PaddleOCR v3版本，det模型dnn支持，rec模型dnn推理失败。

引用：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX
https://github.com/daquexian/onnx-simplifier
https://blog.csdn.net/favorxin/article/details/115270800