如何克服 Android 应用程序中的 EAST 文本检测器缓慢？

Question

我正在开发一个 Android 应用程序，该应用程序基本上可以检测文本并从用户拍摄的照片中识别 (OCR)。

我正在使用 Opencv V4.3 和 Tesseract V4，并且由于大多数文档 (opencv) 都是用 C++ 和 python 编写的，我尝试在 java - Android 中实现它们之前先在 python 中测试它们。

因此，对于 EAST，在 pyhton 上执行精确需要 1.6 秒，但在 Android 应用中则需要更多时间（尚未计算）。

我一直在考虑使用多线程或异步任务来并行处理边界框（在 python 中执行时间为 1 秒），但由于我是移动应用程序开发和计算机视觉的新手：/，我想做一些研究/首先进行测试并听取 SOF 社区的建议。 谢谢。

Python中使用的代码：https://www.pyimagesearch.com/2018/09/17/opencv-ocr-and-text-recognition-with-tesseract/

Java 中使用的代码：https://gist.github.com/berak/788da80d1dd5bade3f878210f45d6742

Answer 1

找了好久，终于发现了TFLITE，于是想着把EAST Detector模型转成tflite格式，虽然可能会慢一点，但还是有进步的，参考：Converting EAST to TFLite

现在我开始考虑训练我自己的文本检测模型，我会在将来为其他人更新这个线程。