前言：

在之前的项目中，我们已经使用 OpenVINO
TM
CSharp API 部署 PaddleOCR 全系列模型，但随着PaddleOCRv4版本发布以及OpenVINO CSharp API版本迭代，上一版本的项目已经不再适用。因此在推出的最新项目中，已经完成了对PaddleOCRv4的匹配，并且采用了最新版本的 OpenVINO
TM
CSharp API，可以更快的实现在不同平台进行部署，减少使用者在使用时的步骤以及问题。

目录

1. 项目介绍

该项目主要基于开发的[OpenVINO
TM
C# API](OpenVINO
TM
C# API)项目，基于 C# 编程语言在.NET框架下使用
OpenVINO
TM
部署工具部署百度飞桨下的
PaddleOCR
系列模型，实现图片文字识别、版面分析以及表格识别等功能。

项目提供了简单的案例以及二次开发的API接口，大家可以根据自己需求进行再次开发与使用。

项目
PaddleOCR-OpenVINO-CSharp
链接为：

https://github.com/guojin-yan/PaddleOCR-OpenVINO-CSharp

2. 项目环境

在本项目中主要使用的是自己开发的
OpenVINO
TM
C# API
项目以及
OpenCvSharp4
项目，所使用
NuGet Package
程序包以及安装方式如下所示

2.1 NuGet Package

  • OpenVINO.CSharp.API >= 2023.2.0.2
  • OpenVINO.runtime.win >= 2023.2.0.1
  • OpenCvSharp4.Windows >= 4.8.0.20230708
  • OpenCvSharp4.Extensions >= 4.8.0.20230708

2.2 安装方式

NuGet Package 可以通过Visual Studio 安装或者通过
dotnet
命令安装，安装方式如下：

dotnet add package OpenVINO.CSharp.API
dotnet add package OpenVINO.runtime.win
dotnet add package OpenCvSharp4.Windows
dotnet add package OpenCvSharp4.Extensions

3. 快速开始

3.1 获取项目源码

git clone https://github.com/guojin-yan/PaddleOCR-OpenVINO-CSharp.git
cd PaddleOCR-OpenVINO-CSharp

3.2 获取预测模型

项目中所使用的模型均来自于
PaddleOCR
，模型目录可以参考

注意：

经过测试，OpenVINO目前已经支持
PP-OCR 系列模型列表、PP-Structure 系列模型列表
中的所有模型，并且支持Paddlepaddle格式的模型，用户在下载后可以直接使用，但是表格识别模型
ppstructure_mobile_v2.0_SLANet
需要进行转换才可以使用，需要固定模行输入形状为[1, 3, 488, 488]，转换方式keyi 参考该文章：
Paddle2ONNX
.

为了方便大家快速使用，此处提供了模型的快速下载方式：

cd model
./ocr_model_download.sh
./stru_model_download.sh

下载后模型文件目录结构为：

model
   ├──── paddle
            ├──── ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer
            ├──── ch_PP-OCRv4_det_infer
            ├──── ch_PP-OCRv4_rec_infer
            ├──── ch_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer
            ├──── en_ppstructure_mobile_v2.0_SLANet_infer
            ├──── picodet_lcnet_x1_0_fgd_layout_cdla_infer

image

3.3 OCR识别

可以直接通过
Visual Studio
直接运行该项目或者通过
dotnet run
指令运行该项目，
dotnet run
命令如下：

cd PaddleOCR-OpenVINO-CSharp/sample
dotnet run ./../../

程序运行后输出如下图所示：

image
image

4. Contact

如果您准备使用OpenVINO部署PaddleOCR模型，欢迎参考本案例。在使用中有任何问题，可以通过以下方式与我联系。

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