OCR （Optical Character Recognition，光學(xué)字符識(shí)別）是指電子設(shè)備（例如掃描儀或數(shù)碼相機(jī)）檢查紙上打印的字符，通過(guò)檢測(cè)暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識(shí)別方法將形狀翻譯成計(jì)算機(jī)文字的過(guò)程；即，針對(duì)印刷體字符，采用光學(xué)的方式將紙質(zhì)文檔中的文字轉(zhuǎn)換成為黑白點(diǎn)陣的圖像文件，并通過(guò)識(shí)別軟件將圖像中的文字轉(zhuǎn)換成文本格式，供文字處理軟件進(jìn)一步編輯加工的技術(shù)。如何除錯(cuò)或利用輔助信息提高識(shí)別正確率，是OCR最重要的課題，ICR（Intelligent Character Recognition）的名詞也因此而產(chǎn)生。衡量一個(gè)OCR系統(tǒng)性能好壞的主要指標(biāo)有：拒識(shí)率、誤識(shí)率、識(shí)別速度、用戶界面的友好性，產(chǎn)品的穩(wěn)定性，易用性及可行性等。

一、Vitis AI Library

Vitis AI Library是一組高層次庫(kù)和 API，專(zhuān)為利用 DPU 高效執(zhí)行 AI 推斷而構(gòu)建。它是基于 Vitis AI運(yùn)行時(shí)利用 Vitis運(yùn)行時(shí)統(tǒng)一 API 來(lái)構(gòu)建的，能夠?yàn)?XRT 提供完整支持。

Vitis AI Library 通過(guò)封裝諸多高效且高質(zhì)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提供易用且統(tǒng)一的接口。由此可簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用，對(duì)于不具備深度學(xué)習(xí)或 FPGA 知識(shí)的用戶也是如此。Vitis AI Library 使開(kāi)發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂陂_(kāi)發(fā)自己的應(yīng)用，而不是底層硬件。

二、實(shí)現(xiàn)

相較于Vitis AI Runtime，Vitis AI Library 有很多已經(jīng)封裝好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接口，直接拿來(lái)用即可。

OCR識(shí)別基于Vitis AI Library 的ocr_pt模型，OCR識(shí)別的代碼如下：

#include 

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#include "./process_result.hpp"

int main(int argc, char* argv[]) {
  std::string model = argv[1];
  return vitis::ai::main_for_jpeg_demo(
      argc, argv,
      [model] {
        return vitis::ai::OCR::create(model);
      },
      process_result, 2);
}

主要使用Vitis AI Library 的OCR功能（lvitis_ai_library-ocr），具體文字實(shí)現(xiàn)的代碼：

#include 

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#include "vitis/ai/ocr.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

Scalar colors[] = { Scalar(255, 0, 0), Scalar(0, 255, 0), Scalar(255, 255, 0), Scalar(0, 0, 255) };

static cv::Mat process_result( cv::Mat &img,
           const vitis::ai::OCRResult &result, bool is_jpeg) {

   for(unsigned int i=0; i

代碼中可以看出，直接使用了openCV的功能。

三、編譯&運(yùn)行

build.sh文件內(nèi)容如下：

result=0 && pkg-config --list-all | grep opencv4 && result=1
if [ $result -eq 1 ]; then
        OPENCV_FLAGS=$(pkg-config --cflags --libs-only-L opencv4)
else
        OPENCV_FLAGS=$(pkg-config --cflags --libs-only-L opencv)
fi

CXX=${CXX:-g++}
for file in $(ls *.cpp); do
        filename=${file%.*}
        $CXX -std=c++17 -O2 -I. -o ${filename} ${file} -lvitis_ai_library-ocr -lvitis_ai_library-dpu_task -lvitis_ai_library-xnnpp -lvitis_ai_library-model_config -lvitis_ai_library-math -lvart-util -lxir -pthread -ljson-c -lglog ${OPENCV_FLAGS} -lopencv_core -lopencv_videoio -lopencv_imgproc -lopencv_imgcodecs -lopencv_highgui
done

執(zhí)行sh build.sh生成可執(zhí)行文件。待測(cè)試的圖片如下：

執(zhí)行OCR識(shí)別后的結(jié)果如下：

總體情況識(shí)別速度很快，內(nèi)容識(shí)別無(wú)誤，不知道啥情況中間的“OF”不見(jiàn)了。
可以看出，Vitis AI Library 使開(kāi)發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂陂_(kāi)發(fā)自己的應(yīng)用，而不是底層硬件，快速部署AI相關(guān)應(yīng)用。

審核編輯：湯梓紅