我做的百度飞桨PaddleOCR .NET调用库

.NET Conf 2021中国我做了一次《.NET玩转计算机视觉OpenCV》的分享，其中提到了一个效果特别好的OCR识别引擎——百度飞桨PaddleOCR，可离线部署，后来我逐步把它封装了一下，代码全部开源（可点击查看原文跳转到Github）：https://github.com/sdcb/paddlesharp，可以直接安装NuGet包使用，支持.NET Framework/.NET Core、支持Linux、支持GPU调用，支持14种语言模型的自动下载：

这里有使用方法和示例代码：

运行效果：

促使我给PaddleOCR做.NET封装的原因，是PaddleOCR令人惊讶的识别精度。我之前用过TesseractOCR，看到有人说是“世界上唯一”免费且好用的OCR引擎，但我发现它不好用，它的精度一直介于“可用”与“不可用”之间，处于勉强可用的状态——即使是我使用了Best的TesseractOCR模型也是如此（而且性能也不快）。
比如你看这个例子，用TesseractOCR跑的，耗时48秒，英语和数字识别还是可圈可点的，但中文……里面有空格不说，而且大量识别错误，非常不通顺，诠释了什么叫“介于可用与不可用之间”。

但PaddleOCR不同，去看看官网示例，全部都是效果爆炸的感觉，最令人我惊讶的是它的精度，尤其是文字在旋转的状态下的精度：

上文中同样的例子，在PaddleOCR中的执行结果：

可见精度好得多，耗时也只要9秒。

我是怎么封装的？

我发现市场上有人封装过，但他们都是基于C++ API，然后自己写了一层C++，然后包装成C API进行封装。这样的好处是暴露出来的C API比较简单，调用起来很方便，但缺点是不方便扩展，使用起来笨重得多，跨平台也很难。

基于C API使用起来不方便，但上层不是有咱们.NET/C#嘛，我相信再不方便的API，只要用上了C#/.NET去封装它，都能做得很方便地去调用，于是我做出了这样的一个架构（这个架构本质是模仿了OpenCvSharp4）

最底层是C API的NuGet封装包，这个用PInvoke来封装C API，它的NuGet包名字是：Sdcb.PaddleInference
与底层配套的包叫native binding包，我提供了两个，一个是基于CPU的Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.mkl，一个是基于GPU的Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.cuda11_cudnn8_tr7。
值得注意的是，native binding包与低层包没有任何依赖关系。
再往上层是应用包，应用包依赖于低层的推理库包Sdcb.PaddleInference，文字识别OCR就是Paddle推理库Inference的一个应用，因此提供了一个Sdcb.PaddleOCR，封装了PaddleDetector、PaddleClassificator、PaddleRecognizor以及PaddleOcrAll用来做串联

最往上层走就是扩展包，我提供了一个用于帮助用户自动下载OCR模型的Sdcb.PaddleOCR.KnownModels，注意这个扩展包与上述包没有任何引用关系。

有了这些包，我做出来的这个封装就比其它封装更有竞争力，比如能支持GPU或者不支持GPU，比如支持Linux平台，比如更换不同的模型，比如支持设置不同的参数——用户甚至可以不基于我提供的应用包，自己去使用自己的逻辑封装PaddleOCR或者其它应用。

这几天我参与了百度飞桨的一个车牌号识别的3天训练营，我发现可以从百度的BML平台下载模型之后，只需简短的改动就能将我的PaddleSharp改成支持车牌号识别：