CV / PaddleOCR

PaddleOCR v5 Detección de texto para dispositivos móviles

reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

Detección de regiones de texto en imágenes de documentos en reComputer R Series con Hailo-8 o Hailo-10H.

82 descargas
Tamaño
5.49 MB
Memoria
4GB+
Precisión
Hailo HEF / HailoRT

Elige el dispositivo que estás usando. La guía de configuración y la documentación se actualizarán en consecuencia.

Primeros pasos

Desplegar
sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-paddle-ocr-v5-mobile-detection \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.4.23.0:/usr/lib/libhailort.so.4.23.0:ro \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/paddle_ocr_v5_mobile_detection:latest \
  python web_detection.py --model_path model/paddle_ocr_v5_mobile_detection.hef --video_path video/test.mp4

Detalles del modelo

reComputer R Series

PaddleOCR v5 Mobile Detection en reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

PaddleOCR v5 Mobile Detection encuentra regiones de texto en una imagen completa de documento. Es un modelo independiente: usa sus polígonos o cajas para recortar líneas de texto antes de enviarlas a un modelo de reconocimiento de texto.

Información del modelo

PropiedadValor
TareaDetección de texto
EntradaImagen 544 × 960 × 3
SalidaCuadriláteros de regiones de texto y cajas alineadas a ejes
HEFHEF de detección PaddleOCR de Hailo-8
RuntimeHailoRT 4.23.x

Requisitos del host

El driver Hailo-8, el firmware, el libhailort.so del host y la rueda de Python dentro de la imagen deben usar versiones mayor/menor de HailoRT que coincidan.

bash
sudo apt update
sudo apt install hailort hailort-pcie-driver python3-hailort
sudo reboot

hailortcli --version
hailortcli fw-control identify
ls -l /dev/hailo0

Ejecutar la demo

bash
sudo docker run --rm \
  --name cm5-hailo8-paddle-ocr-v5-mobile-detection \
  --privileged \
  --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  --device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
  -v /usr/lib/libhailort.so.4.23.0:/usr/lib/libhailort.so.4.23.0:ro \
  -v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo8-cv/paddle_ocr_v5_mobile_detection:latest \
  python web_detection.py --model_path model/paddle_ocr_v5_mobile_detection.hef --video_path video/test.mp4

Abre http://<PI_IP>:8000 para la vista previa.

REST API

bash
curl -X POST "http://<PI_IP>:8000/api/models/paddle_ocr_v5_mobile_detection/predict" \
  -F "file=@document.png"

La respuesta devuelve un array predictions; cada elemento contiene un polygon y un box alineado a ejes en coordenadas de la imagen de origen.

Relación con el reconocimiento

Este modelo no decodifica texto. Recorta o corrige cada línea detectada y pásala a PaddleOCR v5 Mobile Recognition como un despliegue aparte.

Entradas y salidas

Input: full document image or demo video frame. Output: detected text-region polygons, bounding boxes, and annotated MJPEG preview.