CV / PaddleOCR

PaddleOCR v5 Détection de texte pour appareils mobiles

reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

Détection des zones de texte dans les images de documents sur reComputer R Series avec Hailo-8 ou Hailo-10H.

82 téléchargements
Taille
5.49 MB
Mémoire
4GB+
Précision
Hailo HEF / HailoRT

Choisissez l'appareil que vous utilisez. Le guide de configuration et la documentation seront mis à jour en conséquence.

Pour commencer

Déployer
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

Détails du modèle

reComputer R Series

Détection PaddleOCR v5 Mobile sur reComputer R Series (CM5 + Hailo-8)

PaddleOCR v5 Mobile Detection localise les régions de texte dans une image de document complète. Il s'agit d'un modèle indépendant : utilisez ses polygones ou ses boîtes pour recadrer les lignes de texte avant de les envoyer à un modèle de reconnaissance de texte.

Informations sur le modèle

PropriétéValeur
TâcheDétection de texte
EntréeImage 544 × 960 × 3
SortieQuadrilatères des régions de texte et boîtes alignées sur les axes
HEFHEF de détection PaddleOCR pour Hailo-8
RuntimeHailoRT 4.23.x

Configuration de l'hôte

Le pilote Hailo-8, le firmware, le libhailort.so de l'hôte et la roue Python contenue dans l'image doivent utiliser des versions majeures/mineures HailoRT identiques.

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

Exécuter la démo

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

Ouvrez http://<PI_IP>:8000 pour l'aperçu.

API REST

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

La réponse renvoie un tableau predictions ; chaque élément contient un polygon et une box alignée sur les axes dans les coordonnées de l'image source.

Relation avec la reconnaissance

Ce modèle ne décode pas le texte. Recadrez ou redressez chaque ligne détectée, puis transmettez-la à PaddleOCR v5 Mobile Recognition en tant que déploiement séparé.

Entrées et sorties

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