最好用的图文识别OCR -- PaddleOCR(2) 提高推理效率(PPOCR模型转ONNX模型进行推理)

在实际推理过程中，使用 PaddleOCR 模型时效率较慢，经测试每张图片的检测与识别平均耗时超过 5 秒，这在需要大规模自动化处理的场景中无法满足需求。为此，我尝试将 PaddleOCR 模型转换为 ONNX 格式进行推理，以提升效率。以下是模型转换与使用的完整过程记录。

基于项目

本次转换基于 GitHub 上的 OnnxOCR 项目，仓库地址如下：
https://github.com/jingsongliujing/OnnxOCR

项目的介绍图如下：
OnnxOCR 项目介绍

优化后的代码参考： https://github.com/CKboss/pp_onnx
本文使用到的模型转换工具： Paddle2ONNX

1. 环境准备

1.1 安装必要工具和依赖：

pip install paddle2onnx
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

1.2 下载模型与相关资源：

PaddleOCR官方模型列表：https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/ppocr/model_list.html

以下为本文用到的模型及其下载地址：

中文检测模型：ch_PP-OCRv4_server_det
下载链接
中文识别模型：ch_PP-OCRv4_server_rec
下载链接
文本方向分类模型：ch_ppocr_mobile_v2.0_cls
下载链接
中文字典：ppocr_keys_v1
下载链接
中文字体：simfang.ttf
下载链接

分别下载并解压上面的模型列表 & 字典文件 & 中文字体留作备用

1.3 配置PaddleOCR的运行环境
参考上一篇文章中的 PaddleOCR 高精度版本 配置:
最好用的图文识别OCR – PaddleOCR(1) 快速集成

2. 模型转换

下载 OnnxOCR 项目代码：

git clone https://github.com/jingsongliujing/OnnxOCR.git

转换 PaddleOCR 模型为 ONNX：
使用之前下载好的模型文件开始进行模型转换,以下命令用于将 PaddleOCR 的检测、识别和方向分类模型分别转换为 ONNX 格式。

# 检测模型转换
paddle2onnx --model_dir ./ch_PP-OCRv4_det_server_infer \--model_filename inference.pdmodel \--params_filename inference.pdiparams \--save_file ./ch_PP-OCRv4_server_det.onnx \--opset_version 11 --enable_onnx_checker True# 识别模型转换
paddle2onnx --model_dir ./ch_PP-OCRv4_rec_server_infer \--model_filename inference.pdmodel \--params_filename inference.pdiparams \--save_file ./ch_PP-OCRv4_server_rec.onnx \--opset_version 11 --enable_onnx_checker True# 方向分类模型转换
paddle2onnx --model_dir ./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer \--model_filename inference.pdmodel \--params_filename inference.pdiparams \--save_file ./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls.onnx \--opset_version 11 --enable_onnx_checker True

模型文件的最终存放结构如下：
模型存放目录结构

3. 转换后效果测试

测试图片示例：

测试图片

使用 PaddleOCR 模型进行推理：

以下代码演示 PaddleOCR 的推理流程：

from paddlex import create_pipeline
import cv2
import timetime1 = time.time()
pipeline = create_pipeline(pipeline="../OCR.yaml",device='cpu')image = cv2.imread("../tb-img/img9.webp")
output = pipeline.predict(image)
time_count = time.time() - time1for res in output:print(res.get("rec_text"),res.get("dt_scores"))
print(f'------------------------ 总花费时间： {time_count} 秒----------------------')

使用转换后的 ONNX 模型进行推理：

以下代码演示 ONNX 模型的推理流程：

import cv2
import time
from onnxocr.onnx_paddleocr import ONNXPaddleOcr,sav2Img
from pathlib import Path# 获取当前文件所在的目录
module_dir = Path(__file__).resolve().parent
ch_model = {"det_model_dir": f'{module_dir}/onnxocr/models/ppocrv4/det/ch/ch_PP-OCRv4_server_det.onnx',"rec_model_dir": f'{module_dir}/onnxocr/models/ppocrv4/rec/ch/ch_PP-OCRv4_server_rec.onnx',"cls_model_dir": f'{module_dir}/onnxocr/models/ppocrv4/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls.onnx',"rec_char_dict_path": f'{module_dir}/onnxocr/models/ppocrv4/rec_char_dict/ppocr_keys_v1.txt',"vis_font_path":f'{module_dir}/onnxocr/fonts/simfang.ttf'
}time1 = time.time()model = ONNXPaddleOcr(use_angle_cls=True, use_gpu=False,det_model_dir=ch_model["det_model_dir"],rec_model_dir=ch_model["rec_model_dir"],cls_model_dir=ch_model["cls_model_dir"],rec_char_dict_path=ch_model["rec_char_dict_path"],vis_font_path=ch_model["vis_font_path"],drop_score=0.1,)resized_img = cv2.imread("../tb-img/img9.webp")
# 调整尺寸
# resized_img = cv2.resize(resized_img, (960, 960))
result = model.ocr(resized_img)
time_count = time.time() - time1for res in result[0]:print(res[1][0],res[1][1])
print(f'------------------------ 总花费时间： {time_count} 秒----------------------')