GitHub开源：17M超轻量级中文OCR模型、支持NCNN推理
作者：互联网
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。
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。
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。
标签：__,17M,GitHub,识别,ncnn,crnn,lite,OCR,轻量级 来源： https://blog.51cto.com/HandsomeManJie/2953459