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[English](README.md) | 简体中文
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# PaddleOCR CPU-GPU Python部署示例
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本目录下提供`infer.py`快速完成PP-OCRv3在CPU/GPU，以及GPU上通过Paddle-TensorRT加速部署的示例.
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## 1. 说明
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PaddleOCR支持利用FastDeploy在NVIDIA GPU、X86 CPU、飞腾CPU、ARM CPU、Intel GPU(独立显卡/集成显卡)硬件上快速部署OCR模型
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## 2. 部署环境准备
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在部署前，需确认软硬件环境，同时下载预编译部署库，参考[FastDeploy安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install#FastDeploy预编译库安装)安装FastDeploy预编译库.
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## 3. 部署模型准备
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在部署前, 请准备好您所需要运行的推理模型, 您可以在[FastDeploy支持的PaddleOCR模型列表](../README.md)中下载所需模型.
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## 4. 运行部署示例
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```bash
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# 安装FastDpeloy python包（详细文档请参考`部署环境准备`）
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pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html
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conda config --add channels conda-forge && conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.2
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# 下载部署示例代码
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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cd FastDeploy/examples/vision/ocr/PP-OCR/cpu-gpu/python
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# 如果您希望从PaddleOCR下载示例代码，请运行
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
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# 注意：如果当前分支找不到下面的fastdeploy测试代码，请切换到dygraph分支
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git checkout dygraph
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cd PaddleOCR/deploy/fastdeploy/cpu-gpu/python
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# 下载PP-OCRv3文字检测模型
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
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tar -xvf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar
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# 下载文字方向分类器模型
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
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tar -xvf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
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# 下载PP-OCRv3文字识别模型
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wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
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tar -xvf ch_PP-OCRv3_rec_infer.tar
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# 下载预测图片与字典文件
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wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/raw/release/2.6/doc/imgs/12.jpg
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wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/raw/release/2.6/ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
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# 运行部署示例
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# 在CPU上使用Paddle Inference推理
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python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device cpu --backend paddle
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# 在CPU上使用OenVINO推理
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python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device cpu --backend openvino
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# 在CPU上使用ONNX Runtime推理
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python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device cpu --backend ort
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# 在CPU上使用Paddle Lite推理
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python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device cpu --backend pplite
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# 在GPU上使用Paddle Inference推理
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python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device gpu --backend paddle
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# 在GPU上使用Paddle TensorRT推理
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python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device gpu --backend pptrt
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# 在GPU上使用ONNX Runtime推理
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python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device gpu --backend ort
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# 在GPU上使用Nvidia TensorRT推理
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python infer.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device gpu --backend trt
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# 同时, FastDeploy提供文字检测,文字分类,文字识别三个模型的单独推理,
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# 有需要的用户, 请准备合适的图片, 同时根据自己的需求, 参考infer.py来配置自定义硬件与推理后端.
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# 在CPU上,单独使用文字检测模型部署
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python infer_det.py --det_model ch_PP-OCRv3_det_infer --image 12.jpg --device cpu
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# 在CPU上,单独使用文字方向分类模型部署
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python infer_cls.py --cls_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer --image 12.jpg --device cpu
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# 在CPU上,单独使用文字识别模型部署
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python infer_rec.py --rec_model ch_PP-OCRv3_rec_infer --rec_label_file ppocr_keys_v1.txt --image 12.jpg --device cpu
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```
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运行完成可视化结果如下图所示
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<div align="center">
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<img width="640" src="https://user-images.githubusercontent.com/109218879/185826024-f7593a0c-1bd2-4a60-b76c-15588484fa08.jpg">
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</div>
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## 5. 部署示例选项说明
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|参数|含义|默认值
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|---|---|---|
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|--det_model|指定检测模型文件夹所在的路径|None|
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|--cls_model|指定分类模型文件夹所在的路径|None|
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|--rec_model|指定识别模型文件夹所在的路径|None|
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|--rec_label_file|识别模型所需label所在的路径|None|
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|--image|指定测试图片所在的路径|None|
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|--device|指定即将运行的硬件类型，支持的值为`[cpu, gpu]`，当设置为cpu时，可运行在x86 cpu/arm cpu等cpu上|cpu|
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|--device_id|使用gpu时, 指定设备号|0|
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|--backend|部署模型时使用的后端, 支持的值为`[paddle,pptrt,pplite,ort,openvino,trt]` |paddle|
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关于如何通过FastDeploy使用更多不同的推理后端，以及如何使用不同的硬件，请参考文档：[如何切换模型推理后端引擎](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/faq/how_to_change_backend.md)
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## 6. 更多指南
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### 6.1 如何使用Python部署PP-OCRv2系列模型.
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本目录下的`infer.py`代码是以PP-OCRv3模型为例, 如果用户有使用PP-OCRv2的需求, 只需要按照下面所示的方式, 来创建PP-OCRv2并使用.
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```python
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# 此行为创建PP-OCRv3模型的代码
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ppocr_v3 = fd.vision.ocr.PPOCRv3(det_model=det_model, cls_model=cls_model, rec_model=rec_model)
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# 只需要将PPOCRv3改为PPOCRv2,即可创造PPOCRv2模型, 同时, 后续的接口均使用ppocr_v2来调用
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ppocr_v2 = fd.vision.ocr.PPOCRv2(det_model=det_model, cls_model=cls_model, rec_model=rec_model)
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# 如果用户在部署PP-OCRv2时, 需要使用TensorRT推理, 还需要改动Rec模型的TensorRT的输入shape.
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# 建议如下修改, 需要把 H 维度改为32, W 纬度按需修改.
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rec_option.set_trt_input_shape("x", [1, 3, 32, 10],
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[args.rec_bs, 3, 32, 320],
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[args.rec_bs, 3, 32, 2304])
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```
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### 6.2 如何在PP-OCRv2/v3系列模型中, 关闭文字方向分类器的使用.
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在PP-OCRv3/v2中, 文字方向分类器是可选的, 用户可以按照以下方式, 来决定自己是否使用方向分类器.
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```python
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# 使用 Cls 模型
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ppocr_v3 = fd.vision.ocr.PPOCRv3(det_model=det_model, cls_model=cls_model, rec_model=rec_model)
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# 不使用 Cls 模型
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ppocr_v3 = fd.vision.ocr.PPOCRv3(det_model=det_model, cls_model=None, rec_model=rec_model)
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```
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### 6.3 如何修改前后处理超参数.
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在示例代码中, 我们展示出了修改前后处理超参数的接口,并设置为默认值,其中, FastDeploy提供的超参数的含义与文档[PaddleOCR推理模型参数解释](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/inference_args.md)是相同的. 如果用户想要进行更多定制化的开发, 请阅读[PP-OCR系列 Python API查阅](https://www.paddlepaddle.org.cn/fastdeploy-api-doc/python/html/ocr.html)
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```python
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# 设置检测模型的max_side_len
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det_model.preprocessor.max_side_len = 960
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# 其他...
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```
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### 6.4 其他指南
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- [FastDeploy部署PaddleOCR模型概览](../../)
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- [PP-OCRv3 C++部署](../cpp)
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- [PP-OCRv3 C 部署](../c)
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- [PP-OCRv3 C# 部署](../csharp)
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## 7. 常见问题
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- PaddleOCR能在FastDeploy支持的多种后端上推理,支持情况如下表所示, 如何切换后端, 详见文档[如何切换模型推理后端引擎](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/faq/how_to_change_backend.md)
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|硬件类型|支持的后端|
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|:---:|:---:|
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|X86 CPU| Paddle Inference, ONNX Runtime, OpenVINO |
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|ARM CPU| Paddle Lite |
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|飞腾 CPU| ONNX Runtime |
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|NVIDIA GPU| Paddle Inference, ONNX Runtime, TensorRT |
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- [如何将模型预测结果转为numpy格式](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/faq/vision_result_related_problems.md)
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- [Intel GPU(独立显卡/集成显卡)的使用](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/tutorials/intel_gpu/README.md)
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- [编译CPU部署库](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/cpu.md)
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- [编译GPU部署库](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/gpu.md)
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- [编译Jetson部署库](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/jetson.md)
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