unzip onnx_v1.zip
cd /home/aistudio/onnx_v1
pip install -r requirements.txt
# 0是摄像头的索引，不填时默认为0
python3 main.py 0
# PS: 按q退出，按空格暂停实际上除了paddle2onnx的模型转换可以在ai studio上执行，其他代码都无法运行
# 修改设置文件
vim /etc/network/interfaces
# 保存后重启网络
/etc/init.d/networking restart
# a安装软件包
apt install x11vnc
# 设置密码
# 设置后会有一个保存路径，如果读者用的不是root账号，下面脚本内容要相应修改。
x11vnc -storepasswd
# 创建开机服务
vim /lib/systemd/system/x11vnc.service[Unit]
Description=Start x11vnc at startup.
After=multi-user.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/bin/x11vnc -auth guess -forever -loop -capslock -nomodtweak -noxdamage -repeat -rfbauth /root/.vnc/passwd -rfbport 5900 -shared
[Install]
WantedBy=multi-user.targetsystemctl daemon-reload
systemctl enable x11vnc.service
systemctl start x11vnc.service
systemctl status x11vnc.service
# 这里会有很多个设备，如果不确定是哪个，先拔掉输入一次命令，再插入输入一次
ls /dev/video*
# 改为你上传的路径
cd /home/sunrise/LPR/onnx_v1/ppocr_onnx
# 改为你的摄像头索引
python3 main.py 8# 笔者用的是Ubuntu虚拟机里运行docker，和上面文章里的不要一样
# 第一个-v参数，为了方便上传文件到宿主后，不用再复制进docker容器
# 第二个-v参数，是天工开物工具包的文件路径
sudo docker run -it --rm \
-v /home/walker/horizon:/horizon \
-v /home/walker/horizon/horizon_xj3_open_explorer_v2.3.3_20220727:/open_explorer \
hub.hobot.cc/aitools/ai_toolchain_centos_7_xj3:v2.3.3# convert_det.yaml
model_parameters:
onnx_model: 'model.onnx'
output_model_file_prefix: 'model'
march: 'bernoulli2'
input_parameters:
input_type_train: 'bgr'
input_layout_train: 'NCHW'
input_type_rt: 'nv12'
norm_type: 'data_scale'
scale_value: 0.003921568627451
input_layout_rt: 'NCHW'
calibration_parameters:
cal_data_dir: './calibration_data'
calibration_type: 'max'
max_percentile: 0.9999
compiler_parameters:
compile_mode: 'latency'
optimize_level: 'O3'
debug: False
core_num: 2# convert_rec.yaml
model_parameters:
onnx_model: 'model.onnx'
output_model_file_prefix: 'model'
march: 'bernoulli2'
input_parameters:
input_type_train: 'bgr'
input_layout_train: 'NCHW'
input_type_rt: 'nv12'
norm_type: 'data_scale'
scale_value: 0.003921568627451
input_layout_rt: 'NCHW'
calibration_parameters:
cal_data_dir: './calibration_data'
calibration_type: 'max'
max_percentile: 0.9999
compiler_parameters:
compile_mode: 'latency'
optimize_level: 'O3'
debug: False
core_num: 2# 转化det模型
paddle2onnx --model_dir ./det/LPR_db_mv3_det/inference ^
--model_filename inference.pdmodel ^
--params_filename inference.pdiparams ^
--save_file ./det/LPR_db_mv3_det/det_onnx/model.onnx ^
--opset_version 10 ^
--input_shape_dict="{'x':[1,3,480,640]}" ^
--enable_onnx_checker True ^
--enable_dev_version False
# 转化rec模型
paddle2onnx --model_dir ./rec/LPR_svtr_mv1e_rec/inference ^
--model_filename inference.pdmodel ^
--params_filename inference.pdiparams ^
--save_file ./rec/LPR_svtr_mv1e_rec/rec_onnx/model.onnx ^
--opset_version 10 ^
--input_shape_dict="{'x':[1,3,48,320]}" ^
--enable_onnx_checker True ^
--enable_dev_version False{'x':[1,3,480,640]}，对应bpu转换yaml文件的NCHW模式，即{batchsize，颜色，高，宽}。其中高宽是笔者的摄像头分辨率，读者可按实际情况修改。{'x':[1,3,48,320]}，这个是v3模型训练时输入的图像大小。按笔者的理解，这两个sharp估计不会减少转换的精度。:exclamation:以下命令在天工开物的环境操作（docker）执行。
# 先cd到output父目录再执行
hb_mapper checker --model-type onnx --march bernoulli2 --model output/det/LPR_db_mv3_det/det_onnx/model.onnx
hb_mapper checker --model-type onnx --march bernoulli2 --model output/rec/LPR_svtr_mv1e_rec/rec_onnx/model.onnx
# 先cd到det_onnx
hb_mapper makertbin --config convert_det.yaml --model-type onnx
# 先cd到rec_onnx
hb_mapper makertbin --config convert_det.yaml --model-type onnx
:exclamation:以下命令在paddlepaddle的环境里执行
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