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是的,将 PaddleOCR 模型转换为 ONNX 模型后,脱离 PaddlePaddle 框架,在使用 ONNXRuntime 时需要自行对输入图片进行预处理。以下是具体的预处理步骤: 1. 图片读取与加载使用 OpenCV 或其他图像处理库读取图片。例如: import cv2
image = cv2.imread('path_to_image') 2. 图片缩放与尺寸调整
3. 归一化处理ONNX 模型通常要求输入数据归一化为
4. 通道顺序调整ONNX 模型通常需要输入为 transposed_image = normalized_image.transpose(2, 0, 1) # 从 HWC 转换为 CHW 5. 添加 Batch 维度ONNX 模型要求输入包含 Batch 维度,即形状为 import numpy as np
input_tensor = np.expand_dims(transposed_image, axis=0) # 添加 Batch 维度 6. 输入数据类型转换确保输入数据为 input_tensor = input_tensor.astype('float32') 7. 推理调用处理完图片后,将其作为输入传递给 ONNXRuntime 进行推理: import onnxruntime
session = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
input_name = session.get_inputs()[0].name
output = session.run(None, {input_name: input_tensor}) 8. 后处理根据模型的输出格式,对推理结果进行后处理,如文本框检测、文本识别等。 总结预处理的步骤包括:
上述步骤可以参考 PaddleOCR 自带的预处理逻辑,确保预处理过程与模型训练时一致,避免影响推理结果的准确性。 Response generated by feifei-bot | chatgpt-4o-latest |
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转成了onnx模型后脱离了paddllepaddle框架,在使用onnxruntime进行调用图片是不是需要自己做预处理,具体需要做哪些预测呢。
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