OCR （Optical Character Recognition，光學字符識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程；即，針對印刷體字符，采用光學的方式將紙質文檔中的文字轉換成為黑白點陣的圖像文件，并通過識別軟件將圖像中的文字轉換成文本格式，供文字處理軟件進一步編輯加工的技術。如何除錯或利用輔助信息提高識別正確率，是OCR最重要的課題，ICR（Intelligent Character Recognition）的名詞也因此而產生。衡量一個OCR系統性能好壞的主要指標有：拒識率、誤識率、識別速度、用戶界面的友好性，產品的穩定性，易用性及可行性等。

一、Vitis AI Library

Vitis AI Library是一組高層次庫和 API，專為利用 DPU 高效執行 AI 推斷而構建。它是基于 Vitis AI運行時利用 Vitis運行時統一 API 來構建的，能夠為 XRT 提供完整支持。

Vitis AI Library 通過封裝諸多高效且高質量的神經網絡，提供易用且統一的接口。由此可簡化深度學習神經網絡的使用，對于不具備深度學習或 FPGA 知識的用戶也是如此。Vitis AI Library 使開發者能夠專注于開發自己的應用，而不是底層硬件。

二、實現

相較于Vitis AI Runtime，Vitis AI Library 有很多已經封裝好的神經網絡接口，直接拿來用即可。

OCR識別基于Vitis AI Library 的ocr_pt模型，OCR識別的代碼如下：

#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），具體文字實現的代碼：

#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&運行

build.sh文件內容如下：

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

執行sh build.sh生成可執行文件。待測試的圖片如下：

執行OCR識別后的結果如下：

總體情況識別速度很快，內容識別無誤，不知道啥情況中間的“OF”不見了。
可以看出，Vitis AI Library 使開發者能夠專注于開發自己的應用，而不是底層硬件，快速部署AI相關應用。

審核編輯：湯梓紅