一、前期准备

Andriod studio 4.2 

参考：https://blog.csdn.net/qq_40647372/article/details/133266819?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522246c9d8e3affc84f010618778b02955d%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=246c9d8e3affc84f010618778b02955d&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-133266819-null-null.142^v102^pc_search_result_base2&utm_term=andriodstudio%E5%AE%89%E8%A3%85sdk&spm=1018.2226.3001.4187#%C2%A0%E6%AD%A5%E9%AA%A4%E5%9B%9B%EF%BC%9A%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%B8%80%E4%B8%AAAndroid%20Studio%E9%A1%B9%E7%9B%AE

linux系统

python3.8

安装paddlepaddle, 开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台下载对应版本

创建一个虚拟环境

下载推理模型

模型库 - PaddleOCR 文档

二、转化步骤

1.打开andriod studio new->project->Empty Activity    激活虚拟环境

2.下载Paddle Lite Demo

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo.git

3.File->New->Import Project  打开Paddle-Lite-Demo\object_detection\android\app\cxx\ssd_mobilenetv1_detection_demo  点击运行

这一步时间会有点长，等一等，直到出现这两个文件

4.访问Android Demo官方页面，选择PaddleLite版本（我用的是v2.10）

git clone -b release/v2.10 https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git

5.接下来就可以转换了

编译转换工具：

cd Paddle-Lite
./lite/tools/build.sh build_optimize_tool

新建目录

mkdir -p /你的目录/Paddle-Lite/ch_PP-OCRv4_det_infer/nbmodel/

执行转换

cd build.opt/lite/api/
./opt \
--model_file=/你的路径/nbmodel/inference.pdmodel \
--param_file=/你的路径/nbmodel/inference.pdiparams \
--optimize_out=/你的路径/nbmodel/name \
--valid_targets=arm \
--optimize_out_type=naive_buffer

至此转换完成

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