大佬你好，你的教程里面用的v2.0的模型，问一下v3和v4可以吗，预处理和后处理有没有区别

[ccl-private]

如题

[jingsongliujing]

v3和v4需要修改前后处理，这个有时间我再做个兼容

[ccl-private]

好的，给星关注～

[ccl-private]

我成功将V3跑起来了，v3的rec模型输入高度是48,v2是32。
先将./onnx/util.py里面参数修改parser.add_argument("--rec_image_shape", type=str, default="3, 48, 320")
然后将./onnx/onnx_paddleocr.py里面这一行注释params.rec_image_shape = "3, 32, 320"

[jingsongliujing]

OK，感谢

[jingsongliujing]

但是实际上我们也试过v3，OCR的中文识别精度不如v2的server版本，v4的话精度虽然比较高，但推理速度上又比较慢，相比之下，v2的server版本是一个速度和精度都比较不错的版本选择

[jingsongliujing]

我已经更新到ppocrv4版本的推理，比paddlepaddle框架直接推理快五倍

[ccl-private]

厉害

[awaqq520]

我已经更新到ppocrv4版本的推理，比paddlepaddle框架直接推理快五倍

可以将它部署到c++环境中嘛,我弄了onnxruntime静态库和opencv静态库,我想生成一个,不依赖于环境的(只需要onnx和exe就可以进行预测)