将paddleocr的检测模型转为了onnx模型后脱离了paddlepaddle框架，使用onnxruntime进行推理的结果怎么进行后处理。

[amazoncer]

把检测模型转为了onnx模型后使用onnxruntime模型对图片进行推理，返回的结果怎么进行后处理，可视化，并保存。

[GreatV]

将PaddleOCR的检测模型转换为ONNX模型后，使用ONNXRuntime进行推理后处理的步骤包括解析模型输出、可视化和保存结果。以下是基于提供文档总结的具体后处理步骤：

---

1. 推理结果的后处理

ONNX模型推理的输出通常是检测框（bounding boxes）的坐标信息和置信度分数。以下是后处理的步骤：

1.1 解析检测结果

• 如果模型输出的是检测框数据（如dt_boxes），需要从模型输出中提取出每个文本检测框的坐标。
• 检测框的格式通常为四边形的顶点坐标，可能是相对于输入图像的归一化坐标，需要根据输入图像的尺寸还原为实际坐标。

代码示例：

import numpy as np

# 假设推理返回的结果存储在变量 results
dt_boxes = results[0]  # 第一个输出通常是检测框
# 将预测的归一化坐标转化为图像实际尺寸
image_height, image_width = original_image.shape[:2]
dt_boxes = np.array(dt_boxes) * [image_width, image_height, image_width, image_height]

1.2 筛选有效检测框

• 设置置信度阈值，剔除低置信度的检测框。

filtered_boxes = [box for box in dt_boxes if box[4] > confidence_threshold]

---

2. 可视化检测结果

为了直观查看检测效果，可以将检测框绘制到原始图像上。使用常见的可视化工具如OpenCV：

代码示例：

import cv2

# 读取原始图像
image = cv2.imread("input_image.jpg")

# 绘制检测框
for box in dt_boxes:
    x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box[:4])
    cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)  # 绘制矩形框

# 保存可视化结果
cv2.imwrite("visualized_result.jpg", image)

---

3. 保存检测结果

将检测结果保存为JSON文件或者文本文件，以便后续分析或复用。

代码示例：

import json

# 将检测框和置信度保存为JSON
output_data = [{"box": box[:4].tolist(), "confidence": box[4]} for box in dt_boxes]
with open("detection_results.json", "w") as f:
    json.dump(output_data, f, indent=4)

---

4. 整合推理与后处理

通常，ONNXRuntime的推理与后处理可以整合在一个脚本中。以下是一个完整的流程：

import onnxruntime
import numpy as np
import cv2
import json

# 加载ONNX模型
model_path = "path_to_model.onnx"
session = onnxruntime.InferenceSession(model_path)

# 加载输入图片并预处理
image = cv2.imread("input_image.jpg")
input_image = cv2.resize(image, (640, 640))  # 根据模型要求调整尺寸
input_image = input_image.transpose(2, 0, 1).astype('float32')  # HWC -> CHW
input_image = np.expand_dims(input_image, axis=0)  # 增加batch维度

# 推理
input_name = session.get_inputs()[0].name
outputs = session.run(None, {input_name: input_image})

# 后处理
dt_boxes = outputs[0]
image_height, image_width = image.shape[:2]
dt_boxes = np.array(dt_boxes) * [image_width, image_height, image_width, image_height]

# 可视化
for box in dt_boxes:
    x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box[:4])
    cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)

cv2.imwrite("visualized_result.jpg", image)

# 保存结果
output_data = [{"box": box[:4].tolist(), "confidence": box[4]} for box in dt_boxes]
with open("detection_results.json", "w") as f:
    json.dump(output_data, f, indent=4)

---

注意事项

1. 模型输入尺寸：确保输入图片的尺寸与转换时设置的动态shape一致。如文档中提到，OCR模型需要支持动态shape。
2. 精度问题：动态shape可能会导致推理结果与PaddlePaddle框架的结果存在细微差异，可以通过调整opset_version或优化模型输入shape来改善。
3. 性能优化：如果推理速度较慢，可以尝试使用onnxruntime-gpu版本，利用GPU加速。

通过以上步骤，您可以完成ONNXRuntime推理结果的后处理、可视化和保存操作。

---

Response generated by feifei-bot | chatgpt-4o-latest

[SWHL]

参见我维护的RapidOCR项目，就是这么做的。