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一、PaddlePaddle的OCR模型转onnx

1、首先建立一个新的虚拟环境

conda create -n ppocr python==3.10 -y

conda activate ppocr

2、进入paddlepaddle官网输入以下指令安装paddlepaddle GPU版本

（我的cuda版本是11.8,根据你电脑装合适版本）

pip install paddlepaddle-gpu==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、进入PaddlePaddle / PaddleOCR官网下载 PaddleOCR_2.7版本，放在你主目录下：

首先要克隆paddleocr项目，项目地址。（老是有地址不能用多备几个）

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git

# 克隆到本地

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleOCR.git

之后安装命令：

pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

4、安装RKNNtoolkit2

ONNX转换为RKNN模型需要使用官方rknn_model_zoo工具：rknn_model_zoo-2.2.0
该处环境部署代码使用到官方rknn-toolkit2工具：rknn-toolkit2

RKNNtoolkit2的作用是将onnx模型转为rknn模型

在该文件夹下找到你对应的python版本

pip install -r requirements_cp310-2.3.0.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

安装paddle2onnx

这一步为下面模型转换做打算：
paddle2onnx的作用：
paddle模型------>onnx模型
RKNNtoolkit2的作用：
onnx模型------>rknn模型

安装paddle2onnx的过程极为简单，在终端输入：

pip install paddle2onnx

至此，ubuntu上面的环境已经搭建完毕！！！

5、OCR程序的编译
官方教程

按照官方教程安装三个模型：
此处装模型操作均在Ubuntu系统上，注意不是在板子上！！！

PaddleOCR模型下载，PaddleOCR模型官网

最新更新模型地址：ppocr模型官网

下载到你的ppocr目录的一个文件夹下：

随即进入paddle----onnx模型步骤

paddle2onnx --model_dir ch_PP-OCRv4_det_infer \--model_filename inference.pdmodel \--params_filename inference.pdiparams \--save_file ch_PP-OCRv4_det_infer/ch_PP-OCRv4_det_infer.onnxpaddle2onnx --model_dir ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer \--model_filename inference.pdmodel \--params_filename inference.pdiparams \--save_file ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx--enable_auto_update_opset paddle2onnx --model_dir ch_PP-OCRv4_rec_infer \--model_filename inference.pdmodel \--params_filename inference.pdiparams \--save_file ch_PP-OCRv4_rec_infer/ch_PP-OCRv4_rec_infer.onnx

然后固定onnx模型的形状：
这里需要注意的是，根据ubuntu系统上python版本的不同，python指令可能会替换为python3
# 固定模型的输入shape

python3 -m paddle2onnx.optimize --input_model ch_PP-OCRv4_det_infer/ch_PP-OCRv4_det_infer.onnx \--output_model ch_PP-OCRv4_det_infer/ch_PP-OCRv4_det_infer.onnx \--input_shape_dict "{'x':[1,3,960,960]}"python3 -m paddle2onnx.optimize --input_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx \--output_model ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.onnx \--input_shape_dict "{'x':[1,3,48,192]}"python3 -m paddle2onnx.optimize --input_model ch_PP-OCRv4_rec_infer/ch_PP-OCRv4_rec_infer.onnx \--output_model ch_PP-OCRv4_rec_infer/ch_PP-OCRv4_rec_infer.onnx \--input_shape_dict "{'x':[1,3,48,320]}"

至此执行完毕后，paddle模型转到onnx模型完毕，接下来是onnx模型转到rknn模型。

二、PaddlePaddle的OCR模型onnx在转rknn模型

把对应的python包放入你的ppocr目录下安装转换RKNN模型的环境:执行

pip install -r requirements_cp310-2.3.0.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

将这个rknpu2_tools文件夹的内容搬到ppocr文件夹下

修改yaml文件路径和你的模型文件对应

随后输入以下三条指令：

python3 rknpu2_tools/export.py --config_path rknpu2_tools/config/ppocrv3_det.yaml --target_platform rk3588
python3 rknpu2_tools/export.py --config_path rknpu2_tools/config/ppocrv3_rec.yaml --target_platform rk3588
python3 rknpu2_tools/export.py --config_path rknpu2_tools/config/ppocrv3_cls.yaml --target_platform rk3588

当三条指令结束运行时，终端内容应该都是：

D RKNN: [14:06:30.472] Total Internal Memory Size: 519.75KB
D RKNN: [14:06:30.472] Total Weight Memory Size: 339.188KB
D RKNN: [14:06:30.472] ----------------------------------------
D RKNN: [14:06:30.472] <<<<<<<< end: rknn::RKNNMemStatisticsPass
I rknn building done.
I Target is None, use simulator!
Export OK!

没有完善，有时间完善一下

可以看到rknn模型已经生成了

三、在RK3588的板子上完成fastdeploy及python的编译

这里直接参考我的另一篇文章

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

后面开发板要用到的环境

把这个文件放在你的开发板上，3588

FastDeploy库的编译（在rk3588板子上进行）
rk3588性能强劲，可以直接在板子上借助图形界面编译FastDeploy库

使用git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git指令拉取代码

官网fastdeploy官网

下载FastDeploy-release-1.0.7

放到你的工作目录下执行：

后面的步骤直接参考我的另一篇文章就行

 链接：ppocr部署在RK3588_python编译-2_rk3588怎么做ocr识别-CSDN博客

参考：记录如何在RK3588板子上跑通paddle的OCR模型。重点是对齐rknntoolkit版本和板子上的librknnrt.so库_paddleocr rk3588-CSDN博客