GitHub开源：17M超轻量级中文OCR模型、支持NCNN推理

目录

1、项目简介

近期GitHub上一位大神开源了一个叫做chineseocr_lite的OCR的项目，这是一个超轻量级中文OCR，支持竖排文字识别、NCNN推理，识别模型型仅17M（Psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M)）。

以下为可实现的功能：

提供轻量的 backone 检测模型 psenet（8.5M）,crnn_lstm_lite (9.5M) 和行文本方向分类网络（1.5M）；
任意方向文字检测，识别时判断行文本方向；
crnn\crnn_lite lstm\dense识别（ocr-dense和ocr-lstm是搬运chineseocr 的）；
支持竖排文本识别；
ncnn实现psenet（未实现核扩展）；
ncnn实现crnn_dense(改变了全连接为conv1x1)；
ncnn实现shuuflenev2角度分类网络；
ncnn实现ocr整个流程。

2、项目配置

该作者已经将所需的第三方库归纳到requirements.txt文件中，可以直接输入以下指令批量安装：

pip install -r requirements.txt

安装成功效果如下所示：

使用作者的图片上传验证，测试无误。

3、问题解决

最最最重要的问题来了，这个项目配置环境是真的艰难啊！Window系统下配置环境过程中可能会遇到的问题归纳如下所示：

问题1：Python模块问题：ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION' from 'PIL'

解决方法：使用from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance, __version__ 替换文件中from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance,PILLOW_VERSION这句，就是用__version__ 替换原来的PILLOW_VERSION。

问题2：File "D:\Python3.7.4\lib\subprocess.py", line 1178, in _execute_child startupinfo) FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

解决方法：到该文件路径下将shell配置为True。

问题3：RuntimeError: Cannot compile pse: C:\Users\13450\Desktop\chineseocr_lite-master\psenet\pse

解决方法：到该文件路径下屏蔽以下两句Linux语句。

问题4：File "D:\Python3.7.4\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py", line 123, in flatten_parameters self.batch_first, bool(self.bidirectional)) RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

解决方法：进入PyTorch官网，选择合适自己的版本，这里我是用的是CPU编译。

问题5：UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xab in position 551: illegal multibyte sequence

解决方法：添加编码, encoding='UTF-8'。

问题6：File "D:\Python3.7.4\lib\site-packages\cheroot\wsgi.py", line 145, in respond for chunk in filter(None, response): RuntimeError: generator raised StopIteration

解决方法：添加以下两行异常处理。

这里将自己配置好的项目分享给大家，可以关注我的微信公众号，回复关键字：中文OCR，获取项目。

拓展：GitHub开源：支持100多种语言的OCR文字识别

关注公众号，发送关键字：Java车牌识别，获取项目源码。

框架

1、项目简介

2、项目配置

3、问题解决