EasyOCR 示例

此文档讲述使用 QAI AppBuilder Python API 利用 Qualcomm® Hexagon™ Processor (NPU) 推理 EasyOCR 文本识别模型。

示例支持设备

设备	SoC
Fogwise® AIRbox Q900	QCS9075

安装 QAI AppBuilder

提示

1. 请根据 QAI AppBuilder 安装方法 安装 QAI AppBuilder。

2. 请根据 创建 ADSP 环境变量 配置 ADSP 环境变量。

运行示例

安装依赖

在已激活的虚拟环境中安装示例依赖：

Device

pip3 install requests tqdm qai-hub py3-wget Pillow torch torchvision opencv-python-headless easyocr

运行脚本

• 进入上游示例目录

  Device

  cd qai-appbuilder/samples

• 准备输入数据（示例自带 ch_en.png / english.png；也可通过 --Image_Path 指定）

input image

注意

在 AIRbox Q900（QCS9075）上实测：上游 easy_ocr.py 里 DataLoader(..., num_workers=1) 会 fork 子进程，导致 QNN HTP context 被释放，识别阶段报错：

RuntimeError: Cannot perform 'Inference': context 'EasyOCRRecognizer' has been released.

运行前请将 Multimodal/Image_To_Text/easy_ocr/easy_ocr.py 中所有 num_workers=int(workers) 改为 num_workers=0（或把 recognizer_get_text 的 workers 默认值改为 0）。

• 执行推理

  Device

  python3 Multimodal/Image_To_Text/easy_ocr/easy_ocr.py --chipset 9075

成功时终端会打印识别到的中英文文本，例如（默认中英对照输入图）：

白日依山尽
黄河入海流
欲穷千里目
更上一层楼
The sun beyond the mountain glows,
The Yellow River seawards flows_
You can enjoy a grander sight,
By climbing to a greater height。
Saving image to .../samples/build/image.png

提示

首次运行会通过 Qualcomm® AI Hub 下载 Detector / Recognizer（含中英）模型，体积较大。也可在 samples 目录使用启动器（仍需先完成 num_workers=0 修改）：

python3 run_inference.py --list
python3 run_inference.py --model easy_ocr --args "--chipset 9075"