[易语言][部署]使用易语言部署paddleocr的onnx模型api接口推理直接调用

易语言如何部署paddleocr模型，如今paddleocr模型广泛被使用各种编程，为了能在易语言上使用因此开发一个通用接口，开发基本思路如下：

可见我们并没有使用什么通信协议或者命令行之类的方法，这种直接封装接口比其他方法更快更直接，其中主要还是使用C++开发，能在C++端完成的尽量会在C++完成，这样速度有保证。具体可以参考视频讲解：

使用易语言部署paddleocr的onnx模型api接口推理直接调用_哔哩哔哩_bilibili这个是使用C++封装的DLL接口，使用易语言直接调用，在易语言端我们封装一个类模块，只有4行代码就可以完成paddleocr推理并得出识别结果。, 视频播放量 12、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心，相关视频：使用易语言部署yolov8的tensorrt模型，[课程][原创]yolov8检测封装成类调用几句代码完成目标检测任务课程导论，将yolov8封装成一个类几行代码完成语义分割任务，基于yolov8+deepsort实现目标追踪视频演示，易语言部署yolov8的onnx模型，使用C#部署openvino-yolov5s模型，yolox+deepsort+pyqt5实现目标追踪结果演示，将yolov5-6.2封装成一个类几行代码完成语义分割任务，C#实现全网yolov7目前最快winform目标检测，yolox+bytetrack+pyqt5实现目标追踪结果演示https://www.bilibili.com/video/BV1Mg4y1T7FB/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee#reply827566726