PPOCRv4模型转onnx模型推理，精度和性能更高，推理速度比使用paddlepaddle框架快5倍

一.优势：

1.脱离深度学习训练框架，可直接用于部署的通用OCR。 2.在算力有限，精度不变的情况下使用paddleOCR转成ONNX模型，进行重新构建的一款可部署在arm架构和x86架构计算机上的OCR模型。 3.在同样性能的计算机上推理速度加速了4-5倍。

二.环境安装

python>=3.6

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

此版本模型已经存在于onnxocr\models\ppocrv4下，无需下载，假如需要跑ppocrv2版本，需要下载rec模型超过了100M，github有限制，所以我上传到

百度网盘,提取码: 125c

下载后放到./models/ch_ppocr_server_v2.0/rec/rec.onnx下

三.一键运行

python test_ocr.py

效果展示

仓库地址

GitHub：https://github.com/jingsongliujing/OnnxOCR

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