backend

paddleExport.py

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+import paddle
+from paddleocr import PaddleOCR
+from ppocr.architectures import build_model
+import paddle.static as static
+
+# Initialisiere das OCR-Modell
+ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en')
+
+# Spezifikation der Eingabe - das Modell erwartet ein RGB-Bild der Größe 640x640
+input_spec = static.InputSpec(shape=[1, 3, 640, 640], dtype='float32', name='image')
+
+# Exportiere das Modell ins ONNX-Format
+def export_to_onnx():
+    paddle.enable_static()
+    model_dir = './inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/'  # Pfad zum vortrainierten Modell
+    model_file = f'{model_dir}/model'
+    params_file = f'{model_dir}/params'
+    
+    paddle.onnx.export(
+        model=model_file,
+        path='paddleocr_model.onnx',
+        input_spec=[input_spec],
+        model_params=params_file,
+        opset_version=11,
+    )
+    print("Modell wurde erfolgreich nach ONNX exportiert.")
+
+export_to_onnx()
+