玩转计算机视觉——按照配置部署paddleOCR（英伟达环境与昇腾300IDUO环境）

英伟达环境安装

创建虚拟环境

conda create -n paddleOCR python==3.10 -y
conda activate paddleOCR

conda install jupyterlab -y
conda install ipykernel -y
python -m ipykernel install --user --name paddleOCR --display-name "paddle OCR"

下载PaddleOCR的GPU版本

下载链接： https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/windows-pip.html

选择合适的版本执行命令行下载即可
然后直接使用pip下载panddleocr

pip install  paddleocr

昇腾300IDUO源码安装

在安装前，先确保安装好了昇腾的驱动和固件，并且安装CANN
然后添加到环境变量中

export ASCEND_HOME_PATH=/usr/local/Ascend/latest
source ${ASCEND_HOME_PATH}/set_env.sh

官方安装链接：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/82RC1alpha002/softwareinst/instg/instg_0001.html?Mode=PmIns&OS=Ubuntu&Software=cannToolKit

下载源码

通过网盘分享的文件：PaddleOCR_Ascend.zip
链接: https://pan.baidu.com/s/1XbtJKQDoj3eKY0XRS9VMzA?pwd=e519 提取码: e519

在本篇中，代码下载后解压到目录/home/PaddleOCR_Ascend下

创建虚拟环境

# 创建虚拟环境
conda create -n paddleocr python=3.9 -y
conda activate paddleocr
 
pip install -r requirements.txt
pip install paddlepaddle==2.6.1 paddle2onnx==1.2.4

准备推理模型

进入源码目录

cd /home/PaddleOCR_Ascend

创建目录并下载模型

mkdir inference
cd inference
 
wget -nc https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_server_infer.tar
tar -xf ch_PP-OCRv4_det_server_infer.tar
wget -nc https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_rec_server_infer.tar
tar -xf ch_PP-OCRv4_rec_server_infer.tar

paddle转onnx格式

paddle2onnx --model_dir inference/ch_PP-OCRv4_det_server_infer \
    --model_filename inference.pdmodel \
    --params_filename inference.pdiparams \
    --save_file inference/det/model.onnx \
    --opset_version 11 \
    --enable_onnx_checker True
 
paddle2onnx --model_dir inference/ch_PP-OCRv4_rec_server_infer \
    --model_filename inference.pdmodel \
    --params_filename inference.pdiparams \
    --save_file inference/rec/model.onnx \
    --opset_version 11 \
    --enable_onnx_checker True

安装相关依赖

sudo yum install mesa-libGL
pip install mindspore
pip install mindspore-lite[ascend] 

onnx转mindir格式

cd /home/data
# 由于我的300i duo是arm架构，因此下载对应的工具
wget https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.3.0rc2/MindSpore/lite/release/linux/aarch64/cloud_fusion/python37/mindspore-lite-2.3.0rc2-linux-aarch64.tar.gz
tar -zxvf mindspore-lite-2.3.0rc2-linux-aarch64.tar.gz
# 将转换工具需要的动态链接库加入环境变量LD_LIBRARY_PATH，比如我这里装在/data/tff下
export LD_LIBRARY_PATH=/home/data/mindspore-lite-2.3.0rc2-linux-aarch64/tools/converter/lib:${LD_LIBRARY_PATH}

cd /home/data/mindspore-lite-2.3.0rc2-linux-aarch64/tools/converter/converter
./converter_lite --fmk=ONNX \
    --saveType=MINDIR \
    --optimize=ascend_oriented \
    --modelFile=/home/PaddleOCR_Ascend/inference/det/model.onnx \
    --outputFile=/home/PaddleOCR_Ascend/inference/det/model

./converter_lite --fmk=ONNX \
    --saveType=MINDIR \
    --optimize=ascend_oriented \
    --modelFile=/home/PaddleOCR_Ascend/inference/rec/model.onnx \
    --outputFile=/home/PaddleOCR_Ascend/inference/rec/model

测试

python /home/PaddleOCR_Ascend/tools/infer/predict_system.py \
  --use_mindir=True \
  --gpu_id=0 \
  --image_dir=/home/PaddleOCR_Ascend/doc/imgs/1.jpg \
  --det_model_dir=/home/PaddleOCR_Ascend/inference/det/model.mindir \
  --rec_model_dir=/home/PaddleOCR_Ascend/inference/rec/model.mindir \
  --rec_char_dict_path=/home/PaddleOCR_Ascend/ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt \
  --use_angle_cls=False \
  --vis_font_path=/home/PaddleOCR_Ascend/doc/fonts/simfang.ttf