使用openvino加速部署paddleocr文本检测模型（C++版）
使用openvino加速部署paddleocr文本检测模型（C++版）
- 引言
-
- 1，前处理
- 2，后处理
- 3，C++部署代码
引言
文本检测在openvino部署端的前后处理与在paddleocr中的不太一样。
1，前处理
在将文本检测的模型转换成onnx格式（输入输出大小都已固定），并部署到openvino后，其预处理后的输入图像大小必须为640*640的，而在paddlocr部署端其输入图像大小是动态可变的，若是完全按照paddlocr的前处理运行在openvino上则会导致推理失败崩溃，故在进行相关前处理时要将图像等比列缩放、扩展背景到960*960，其归一化的方式是完全一致的。
原图如下（219*178）：
前处理后的结果如下（960*960）：
