作者：算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力

一，引言

隨著人工智能技術的快速發(fā)展，光學字符識別（OCR）技術已從傳統(tǒng)的模式識別方法演進到基于深度學習的端到端解決方案。百度飛槳（PaddlePaddle）團隊最新推出的PP-OCRv5模型在精度和效率上實現了顯著突破，結合Intel OpenVINO工具套件的硬件加速能力，能夠為各類文檔處理場景提供更強大的支持。

二，算力魔方簡介

算力魔方是一款可以DIY的迷你主機，采用了抽屜式設計，后續(xù)組裝、升級、維護只需要拔插模塊。通過選擇不同算力的計算模塊，再搭配不同的 IO 模塊可以組成豐富的配置，適應不同場景。

性能不夠時，可以升級計算模塊提升算力；IO 接口不匹配時，可以更換 IO 模塊調整功能，而無需重構整個系統(tǒng)。

本文以下所有步驟將在帶有Intel i5-1165G7處理器的算力魔方上完成驗證。

三，實施步驟

1，準備工作

安裝Miniconda并創(chuàng)建虛擬環(huán)境：

conda create -n PP-OCRv5_OpenVINO python=3.11 #創(chuàng)建虛擬環(huán)境

conda activate PP-OCRv5_OpenVINO #激活虛擬環(huán)境

python -m pip install --upgrade pip #升級pip到最新版本

pip install -r requirements.txt # 安裝所需的軟件包

2，模型部署

下載并安裝PaddlePaddle 和 PaddleOCRpip install paddlepaddle #安裝

paddlepaddlepip install paddleocr #安裝

paddleocrpip install onnx==1.16.0 #安裝

onnxpaddleocr install_hpi_deps cpu #調用并運行組件

3，下載PP-OCRv5_server 預訓練模型

wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv5_server_det_infer.tar && tar -xvf PP-OCRv5_server_det_infer.tar # 下載并解壓 PP-OCRv5_server_det 預訓練模型

Wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-OCRv5_server_rec_infer.tar && tar -xvf PP-OCRv5_server_rec_infer.tar # 下載并壓縮 PP-OCRv5_server_rec 預訓練模型

wget https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_inference_model/paddle3.0.0/PP-LCNet_x1_0_doc_ori_infer.tar && tar -xvf PP-LCNet_x1_0_doc_ori_infer.tar # 下載并壓縮 PP-OCRv5_server_cls 預訓練模型

4，將PP-OCRv5_server 模型導出至 ONNX

paddlex --paddle2onnx --paddle_model_dir ./PP-OCRv5_server_det_infer --onnx_model_dir ./PP-OCRv5_server_det_onnx# 將 PP-OCRv5_server_det 導出到 ONNX

paddlex --paddle2onnx --paddle_model_dir ./PP-OCRv5_server_rec_infer --onnx_model_dir ./PP-OCRv5_server_rec_onnx# 將 PP-OCRv5_server_rec 導出到 ONNX

paddlex --paddle2onnx --paddle_model_dir ./PP-LCNet_x1_0_doc_ori_infer --onnx_model_dir ./PP-OCRv5_server_cls_onnx# 將 PP-OCRv5_server_cls 導出到 ONNX

5，運行腳本

要快速開始使用 PP-OCRv5_OpenVINO 項目，請執(zhí)行以下步驟：

python main.py --image_dir images/handwrite_en_demo.png #運行python代碼調用推理

--det_model_dir PP-OCRv5_server_det_onnx/inference.onnx

--det_model_device CPU

--rec_model_dir PP-OCRv5_server_rec_onnx/inference.onnx

--rec_model_device CPU

后續(xù)程序會將識別到的文本結果直接打印到控制臺

視頻鏈接：基于算力魔方與PP-OCRv5的OpenVINO智能文檔識別方案 (qq.com)

四， 結論

本文詳細介紹了基于PP-OCRv5和OpenVINO的智能文檔信息提取解決方案的部署流程。新版本的PP-OCRv5在精度和速度上都有顯著提升，結合OpenVINO的硬件加速能力，能夠實現高效的文檔處理。該方案特別適合需要處理大量文檔的企業(yè)場景，如金融票據識別、合同審核、檔案數字化等應用。

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審核編輯 黃宇