RapidAI/RapidOcrOnnx

해결하는 문제

RapidOcrOnnx는 무거운 딥러닝 프레임워크 설치 없이도 여러 플랫폼(Windows, macOS, Linux)에 배포할 수 있는 고성능 광학 문자 인식(OCR) 솔루션을 제공합니다. 텍스트 감지, 분류 및 인식을 위한 OCR 모델 실행 과정을 간소화합니다.

작동 원리

이 프로젝트는 추론을 수행하기 위해 ONNX Runtime 프레임워크를 사용합니다. 사전 학습된 모델(예: PP-OCRv3)을 활용하여 OCR 파이프라인의 세 가지 주요 단계인 감지(텍스트 위치 찾기), 분류(텍스트 방향 결정), 인식(텍스트 이미지를 실제 문자로 변환)을 처리합니다.

대상 사용자

C++ 애플리케이션에 OCR 기능을 통합해야 하거나 JNI(Java) 또는 동적 라이브러리(C)를 통해 다른 언어로 통합하려는 개발자, 그리고 CPU 및 GPU(CUDA/DirectML)에서 효율적으로 OCR 모델을 실행하려는 사용자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 크로스 플랫폼 지원: Windows, macOS, Linux용 즉시 사용 가능한 바이너리 및 라이브러리 제공.
• 유연한 추론: ONNX Runtime을 통한 CPU 및 GPU 가속 지원.
• 포괄적인 파이프라인: 감지, 분류 및 인식 모델 포함.
• 개발자 친화적: Java용 JNI 라이브러리와 C용 동적 라이브러리를 제공하며, 평균 처리 시간을 측정할 수 있는 벤치마크 도구가 포함되어 있습니다.