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# 端侧部署

本教程将介绍基于[Paddle Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite) 在移动端部署PaddleOCR超轻量中文检测、识别模型的详细步骤。

Paddle Lite是飞桨轻量化推理引擎，为手机、IOT端提供高效推理能力，并广泛整合跨平台硬件，为端侧部署及应用落地问题提供轻量化的部署方案。

## 1. 准备环境

### 运行准备

- 电脑（编译Paddle Lite）
- 安卓手机（armv7或armv8）

### 1.1 准备交叉编译环境

交叉编译环境用于编译 Paddle Lite 和 PaddleOCR 的C++ demo。
支持多种开发环境，不同开发环境的编译流程请参考对应文档。

1. [Docker](https://paddle-lite-pjc.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/source_compile.html#docker)
2. [Linux](https://paddle-lite-pjc.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/source_compile.html#linux)
3. [MAC OS](https://paddle-lite-pjc.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/source_compile.html#mac-os)

### 1.2 准备预测库

预测库有两种获取方式：

1. [推荐]直接下载，预测库下载链接如下：

   | 平台 | 预测库下载链接 |
   | ---- | ---- |
   | Android | [arm7](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.10/inference_lite_lib.android.armv7.gcc.c++_shared.with_extra.with_cv.tar.gz) / [arm8](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.10/inference_lite_lib.android.armv8.gcc.c++_shared.with_extra.with_cv.tar.gz)       |
   | IOS     | [arm7](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.10/inference_lite_lib.ios.armv7.with_cv.with_extra.with_log.tiny_publish.tar.gz) / [arm8](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.10/inference_lite_lib.ios.armv8.with_cv.with_extra.with_log.tiny_publish.tar.gz) |

   注：1. 上述预测库为PaddleLite 2.10分支编译得到，有关PaddleLite 2.10 详细信息可参考 [链接](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/tag/v2.10) 。

   **注：建议使用paddlelite>=2.10版本的预测库，其他预测库版本[下载链接](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/tags)**

2. 编译Paddle-Lite得到预测库，Paddle-Lite的编译方式如下：

   ```bash linenums="1"
   git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
   cd Paddle-Lite
   # 切换到Paddle-Lite release/v2.10 稳定分支
   git checkout release/v2.10
   ./lite/tools/build_android.sh  --arch=armv8  --with_cv=ON --with_extra=ON
   ```

注意：编译Paddle-Lite获得预测库时，需要打开`--with_cv=ON --with_extra=ON`两个选项，`--arch`表示`arm`版本，这里指定为armv8，
更多编译命令
介绍请参考 [链接](https://paddle-lite-pjc.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/source_compile.html#paddlelite) 。

直接下载预测库并解压后，可以得到`inference_lite_lib.android.armv8/`文件夹，通过编译Paddle-Lite得到的预测库位于
`Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/`文件夹下。
预测库的文件目录如下：

```text linenums="1"
inference_lite_lib.android.armv8/
|-- cxx                                        C++ 预测库和头文件
|   |-- include                                C++ 头文件
|   |   |-- paddle_api.h
|   |   |-- paddle_image_preprocess.h
|   |   |-- paddle_lite_factory_helper.h
|   |   |-- paddle_place.h
|   |   |-- paddle_use_kernels.h
|   |   |-- paddle_use_ops.h
|   |   `-- paddle_use_passes.h
|   `-- lib                                           C++预测库
|       |-- libpaddle_api_light_bundled.a             C++静态库
|       `-- libpaddle_light_api_shared.so             C++动态库
|-- java                                     Java预测库
|   |-- jar
|   |   `-- PaddlePredictor.jar
|   |-- so
|   |   `-- libpaddle_lite_jni.so
|   `-- src
|-- demo                                     C++和Java示例代码
|   |-- cxx                                  C++  预测库demo
|   `-- java                                 Java 预测库demo
```

## 2 开始运行

### 2.1 模型优化

Paddle-Lite 提供了多种策略来自动优化原始的模型，其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等方法，使用Paddle-lite的opt工具可以自动
对inference模型进行优化，优化后的模型更轻量，模型运行速度更快。

如果已经准备好了 `.nb` 结尾的模型文件，可以跳过此步骤。

下述表格中也提供了一系列中文移动端模型：

| 模型版本       | 模型简介                      | 模型大小 | 检测模型                                                                                   | 文本方向分类模型                                                                                | 识别模型                                                                                   | Paddle-Lite版本 |
| -------------- | ----------------------------- | -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | --------------- |
| PP-OCRv3       | 蒸馏版超轻量中文OCR移动端模型 | 16.2M    | [下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/PP-OCRv3_mobile_det_infer.nb)      | [下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer_opt.nb) | [下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_infer.nb)      | v2.10           |
| PP-OCRv3(slim) | 蒸馏版超轻量中文OCR移动端模型 | 5.9M     | [下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.nb) | [下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_opt.nb)  | [下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_slim_infer.nb) | v2.10           |


如果直接使用上述表格中的模型进行部署，可略过下述步骤，直接阅读 [2.2节](#22)。

如果要部署的模型不在上述表格中，则需要按照如下步骤获得优化后的模型。

步骤1：参考[文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/lite/v2.10/user_guides/opt/opt_python.html)安装paddlelite，用于转换paddle inference model为paddlelite运行所需的nb模型

```bash linenums="1"
pip install paddlelite==2.10  # paddlelite版本要与预测库版本一致
```

安装完后，如下指令可以查看帮助信息

```bash linenums="1"
paddle_lite_opt
```

paddle_lite_opt 参数介绍：

| 选项   | 说明  |
| ---| --- |
| --model_dir             | 待优化的PaddlePaddle模型（非combined形式）的路径                                                                                                                                                                                        |
| --model_file            | 待优化的PaddlePaddle模型（combined形式）的网络结构文件路径                                                                                                                                                                              |
| --param_file            | 待优化的PaddlePaddle模型（combined形式）的权重文件路径                                                                                                                                                                                  |
| --optimize_out_type     | 输出模型类型，目前支持两种类型：protobuf和naive_buffer，其中naive_buffer是一种更轻量级的序列化/反序列化实现。若您需要在mobile端执行模型预测，请将此选项设置为naive_buffer。默认为protobuf                                               |
| --optimize_out          | 优化模型的输出路径                                                                                                                                                                                                                      |
| --valid_targets         | 指定模型可执行的backend，默认为arm。目前可支持x86、arm、opencl、npu、xpu，可以同时指定多个backend(以空格分隔)，Model Optimize Tool将会自动选择最佳方式。如果需要支持华为NPU（Kirin 810/990 Soc搭载的达芬奇架构NPU），应当设置为npu, arm |
| --record_tailoring_info | 当使用 根据模型裁剪库文件 功能时，则设置该选项为true，以记录优化后模型含有的kernel和OP信息，默认为false                                                                                                                                 |

`--model_dir`适用于待优化的模型是非combined方式，PaddleOCR的inference模型是combined方式，即模型结构和模型参数使用单独一个文件存储。

步骤2：使用paddle_lite_opt将inference模型转换成移动端模型格式。

下面以PaddleOCR的超轻量中文模型为例，介绍使用编译好的opt文件完成inference模型到Paddle-Lite优化模型的转换。

```bash linenums="1"
# 【推荐】 下载 PP-OCRv3版本的中英文 inference模型
wget  https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar && tar xf  ch_PP-OCRv3_det_slim_infer.tar
wget  https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_slim_infer.tar && tar xf  ch_PP-OCRv2_rec_slim_quant_infer.tar
wget  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/slim/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_infer.tar && tar xf  ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_infer.tar
# 转换检测模型
paddle_lite_opt --model_file=./ch_PP-OCRv3_det_slim_infer/inference.pdmodel  --param_file=./ch_PP-OCRv3_det_slim_infer/inference.pdiparams  --optimize_out=./ch_PP-OCRv3_det_slim_opt --valid_targets=arm  --optimize_out_type=naive_buffer
# 转换识别模型
paddle_lite_opt --model_file=./ch_PP-OCRv3_rec_slim_infer/inference.pdmodel  --param_file=./ch_PP-OCRv3_rec_slim_infer/inference.pdiparams  --optimize_out=./ch_PP-OCRv3_rec_slim_opt --valid_targets=arm  --optimize_out_type=naive_buffer
# 转换方向分类器模型
paddle_lite_opt --model_file=./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_infer/inference.pdmodel  --param_file=./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_infer/inference.pdiparams  --optimize_out=./ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_opt --valid_targets=arm  --optimize_out_type=naive_buffer
```

转换成功后，inference模型目录下会多出`.nb`结尾的文件，即是转换成功的模型文件。

注意：使用paddle-lite部署时，需要使用opt工具优化后的模型。 opt工具的输入模型是paddle保存的inference模型

### 2.2 与手机联调

首先需要进行一些准备工作：

1. 准备一台arm8的安卓手机，如果编译的预测库和opt文件是armv7，则需要arm7的手机，并修改Makefile中`ARM_ABI = arm7`。

2. 打开手机的USB调试选项，选择文件传输模式，连接电脑。

3. 电脑上安装adb工具，用于调试。 adb安装方式如下：

   3.1. MAC电脑安装ADB:

   ```bash linenums="1"
   brew cask install android-platform-tools
   ```

   3.2. Linux安装ADB

   ```bash linenums="1"
   sudo apt update
   sudo apt install -y wget adb
   ```

   3.3. Window安装ADB
   win上安装需要去谷歌的安卓平台下载adb软件包进行安装：[链接](https://developer.android.com/studio)

   打开终端，手机连接电脑，在终端中输入

   ```bash linenums="1"
   adb devices
   ```

   如果有device输出，则表示安装成功。

   ```bash linenums="1"
   List of devices attached
   744be294    device
   ```

4. 准备优化后的模型、预测库文件、测试图像和使用的字典文件。

   ```bash linenums="1"
   git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
   cd PaddleOCR/deploy/lite/
   # 运行prepare.sh，准备预测库文件、测试图像和使用的字典文件，并放置在预测库中的demo/cxx/ocr文件夹下
   sh prepare.sh /{lite prediction library path}/inference_lite_lib.android.armv8

   # 进入OCR demo的工作目录
   cd /{lite prediction library path}/inference_lite_lib.android.armv8/
   cd demo/cxx/ocr/
   # 将C++预测动态库so文件复制到debug文件夹中
   cp ../../../cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so ./debug/
   ```

 准备测试图像，以`PaddleOCR/doc/imgs/11.jpg`为例，将测试的图像复制到`demo/cxx/ocr/debug/`文件夹下。
 准备lite opt工具优化后的模型文件，比如使用`ch_PP-OCRv3_det_slim_opt.ch_PP-OCRv3_rec_slim_rec.nb, ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_opt.nb`，模型文件放置在`demo/cxx/ocr/debug/`文件夹下。

 执行完成后，ocr文件夹下将有如下文件格式：

   ```text linenums="1"
   demo/cxx/ocr/
   |-- debug/
   |   |--ch_PP-OCRv3_det_slim_opt.nb           优化后的检测模型文件
   |   |--ch_PP-OCRv3_rec_slim_opt.nb           优化后的识别模型文件
   |   |--ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_opt.nb           优化后的文字方向分类器模型文件
   |   |--11.jpg                           待测试图像
   |   |--ppocr_keys_v1.txt                中文字典文件
   |   |--libpaddle_light_api_shared.so    C++预测库文件
   |   |--config.txt                       超参数配置
   |-- config.txt                  超参数配置
   |-- cls_process.cc              方向分类器的预处理和后处理文件
   |-- cls_process.h
   |-- crnn_process.cc             识别模型CRNN的预处理和后处理文件
   |-- crnn_process.h
   |-- db_post_process.cc          检测模型DB的后处理文件
   |-- db_post_process.h
   |-- Makefile                    编译文件
   |-- ocr_db_crnn.cc              C++预测源文件
   ```

#### 注意

1. ppocr_keys_v1.txt是中文字典文件，如果使用的 nb 模型是英文数字或其他语言的模型，需要更换为对应语言的字典。PaddleOCR 在ppocr/utils/下存放了多种字典，包括：

   ```text linenums="1"
   dict/french_dict.txt     # 法语字典
   dict/german_dict.txt     # 德语字典
   ic15_dict.txt       # 英文字典
   dict/japan_dict.txt      # 日语字典
   dict/korean_dict.txt     # 韩语字典
   ppocr_keys_v1.txt   # 中文字典
   ...
   ```

2. `config.txt` 包含了检测器、分类器、识别器的超参数，如下：

    ```python linenums="1"
    max_side_len  960         # 输入图像长宽大于960时，等比例缩放图像，使得图像最长边 为960
    det_db_thresh  0.3        # 用于过滤DB预测的二值化图像，设置为0.-0.3对结果影响不 明显
    det_db_box_thresh  0.5    # 检测器后处理过滤box的阈值，如果检测存在漏框情况，可酌 情减小
    det_db_unclip_ratio  1.6  # 表示文本框的紧致程度，越小则文本框更靠近文本
    use_direction_classify  0  # 是否使用方向分类器，0表示不使用，1表示使用
    rec_image_height  48      # 识别模型输入图像的高度，PP-OCRv3模型设置为48， PP-OCRv2模型需要设置为32
    ```

3. 启动调试

上述步骤完成后就可以使用adb将文件push到手机上运行，步骤如下：

```bash linenums="1"
# 执行编译，得到可执行文件ocr_db_crnn, 第一次执行此命令会下载opencv等依赖库，下载完成后，需要再执行一次
make -j

# 将编译的可执行文件移动到debug文件夹中
mv ocr_db_crnn ./debug/
# 将debug文件夹push到手机上
adb push debug /data/local/tmp/
adb shell
cd /data/local/tmp/debug
export LD_LIBRARY_PATH=${PWD}:$LD_LIBRARY_PATH
# 开始使用，ocr_db_crnn可执行文件的使用方式为:
# ./ocr_db_crnn 预测模式  检测模型文件 方向分类器模型文件  识别模型文件 运行硬件 运行精度 线程数  batchsize  测试图像路径  参数配置路径  字典文件路径 是否使用benchmark参数
./ocr_db_crnn system  ch_PP-OCRv3_det_slim_opt.nb  ch_PP-OCRv3_rec_slim_opt.nb  ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_slim_opt.nb  arm8 INT8 10 1  ./11.jpg  config.txt  ppocr_keys_v1.txt  True

# 仅使用文本检测模型，使用方式如下：
./ocr_db_crnn  det ch_PP-OCRv3_det_slim_opt.nb arm8 INT8 10 1 ./11.jpg  config.txt

# 仅使用文本识别模型，使用方式如下：
./ocr_db_crnn  rec ch_PP-OCRv3_rec_slim_opt.nb arm8 INT8 10 1 word_1.jpg ppocr_keys_v1.txt config.txt
```

 如果对代码做了修改，则需要重新编译并push到手机上。

 运行效果如下：

![img](./images/lite_demo.png)

## FAQ

Q1：如果想更换模型怎么办，需要重新按照流程走一遍吗？

A1：如果已经走通了上述步骤，更换模型只需要替换 .nb 模型文件即可，同时要注意更新字典

Q2：换一个图测试怎么做？

A2：替换debug下的.jpg测试图像为你想要测试的图像，adb push 到手机上即可

Q3：如何封装到手机APP中？

A3：此demo旨在提供能在手机上运行OCR的核心算法部分，PaddleOCR/deploy/android_demo是将这个demo封装到手机app的示例，供参考

Q4：运行demo时遇到报错`Error: This model is not supported, because kernel for 'io_copy' is not supported by Paddle-Lite.`

A4：问题是安装的paddlelite版本和下载的预测库版本不匹配，确保paddleliteopt工具和你的预测库版本匹配，重新转nb模型试试。
