.\Windows.Media.Ocr.Cli.exe .\R\师门_任务识别1.bmp

pip3 install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

python backend/main.py

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement opencv_python==4.3.0.36 (from versions: 3.4.0.14, 3.4.10.37, 3.4.11.39, 3.4.11.41, 3.4.11.43, 3.4.11.45, 3.4.13.47, 3.4.15.55, 3.4.16.57, 3.4.16.59, 3.4.17.61, 3.4.17.63, 3.4.18.65, 4.3.0.38, 4.4.0.40, 4.4.0.42, 4.4.0.44, 4.4.0.46, 4.5.1.48, 4.5.3.56, 4.5.4.58, 4.5.4.60, 4.5.5.62, 4.5.5.64, 4.6.0.66, 4.7.0.68, 4.7.0.72, 4.8.0.74)
ERROR: No matching distribution found for opencv_python==4.3.0.36

requirement tornado==5.1.1 numpy==1.19.1 opencv_python==4.3.0.36 onnxruntime==1.4.0 Shapely==1.7.0 pyclipper==1.2.0 Pillow==7.2.0

pip3 freeze > requirements.txt

contourpy==1.1.0 cycler==0.11.0 fonttools==4.41.1 kiwisolver==1.4.4 matplotlib==3.7.2 numpy==1.25.1 packaging==23.1 Pillow==10.0.0 pyparsing==3.0.9 python-dateutil==2.8.2 scipy==1.11.1 six==1.16.0

chineseocr_lite 的 onnx 推理, 部署简单

原始项目分支（torch推理，ncnn推理等）：master

环境

python3.6
linux/macos/windows

web服务启动

cd chineseocr_lite## 进入chineseocr目录
python backend/main.py

识别结果展示

参考

TrWebOCR https://github.com/alisen39/TrWebOCR

QQ群

820075525

以下范例项目是参考Python代码翻译为各种语言的Demo，仅供参考

** 注意：以下各种demo均相互独立，只是同一个程序的不同版本 **

如果不想自己整合依赖库的话，以下demo的完整源码工程项目，请到Q群共享里自行下载

C++ Demo

onnxruntime C++ demo，支持Windows、linux、macOS，目前仅支持cpu计算；
ncnn C++ demo，支持Windows、linux、macOS，分为cpu版与gpu版，gpu版使用ncnn+vulkan来支持gpu加速；
MNN C++ demo, 支持 windows、linux、macOs，目前仅支持cpu计算；

Jvm Demo

onnxruntime jvm demo: 以onnxruntime C++为基础，编译成jni供java或kotlin调用；
ncnn jvm demo: 以ncnn C++为基础，编译成jni供java或kotlin调用，同样分为cpu版与gpu版；

Android Demo

onnxruntime android demo: 以onnxruntime C++为基础，整合为一个独立的android模块供app调用；
ncnn jvm android demo: 以ncnn C++为基础，整合为一个独立的android模块供app调用，同样分为cpu版与gpu版；
MNN android demo: 以MNN C++为基础，整合为一个独立的android模块供app调用，支持cpu版本

.Net Demo

onnxruntime c# demo: 完全以C#编写的onnxruntime demo;
onnxruntime vb.net demo: 完全以VB编写的onnxruntime demo;

字符检测ocr Demo

根据本项目和CRNN原理，推到出每个字符的位置demo，包括将字符组合成单词。

第三方Demo

TNN中文字符ocr: 根据本项目，基于TNN实现的轻量级中文字符ocr demo，支持iOS和Android系统，凭借TNN优化的CPU(ARMv7、ARMv8)和GPU(OpenCL、Metal)后端加速模型计算。

wangwensheng001/chineseocr_lite