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超轻量级中文ocr,支持竖排文字识别, 支持ncnn、mnn、tnn推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)) 总模型仅4.7M

Results 135 chineseocr_lite issues
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我自己编译NCNN/opencv大小在20M左右,求问你编译的为啥这么小。是opencv版本不对吗?跪求大佬赐教

你好 如果想要识别更多的中英文字符应该怎么弄

我是用版主提供的( https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch ) 做訓練 訓練出來模型大小為190mb 想請問大家是都怎調整的?只有幾個mb?

你好想請問, 我將訓練好的crnn模型轉onnx後, 模型結構如下: 可是運行predict後報報如下圖: 說input的尺寸不符, channel =3 那個還能理解, 頂多我丟進去的iamge改成grey, 可是的277的寬度要怎辦? 我依照版主提供的轉onnx 文章, 裡面提到 : inputs = torch.randn(1, 1, 32, 277).to(self.device) 看來onnx 是吃死的寬度? 還是哪裡理解有誤, 請幫忙解惑。謝謝

这是我的代码 ```python from model import OcrHandle import cv2 import numpy as np from time import time handler = OcrHandle() img = cv2.imread('dbnet/test.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) t1 = time() result = handler.text_predict(img, 480)...

按[这个教程](https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite/tree/onnx/cpp_projects/OcrLiteOnnx#%E4%BE%9D%E8%B5%96%E7%9A%84%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%96%B9%E5%BA%93%E4%B8%8B%E8%BD%BD)来的 报错 ``` -- Selecting Windows SDK version 10.0.18362.0 to target Windows 10.0.19043. OPENMP FOUND CMake Error at CMakeLists.txt:55 (find_package): By not providing "FindOnnxRuntime.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project has asked...

```C++ #include #include "OcrLiteCaller.h" int main(int argc, char **argv) { { OcrLiteCaller ocr; ocr.setGpuIndex(0); } std::cout

性别:男 姓名:张三 年龄:23岁 识别之后会变成 性别:男姓名:张三年龄:23岁 能否在识别之后保持空格或者分行处理,这样可以得到单独的每个语句信息

python demo是网页版的, 有没有封装成模块的? 能够直接通过输入图片对象使用的? 然后返回一个json