嵌入式 C++ 文字识别 主流三种方案（按工业使用频率排序）

方案 1：PP-OCR + NCNN（市面最通用、首选）

构成

1. 识别模型：百度 PP-OCR（DB 文本检测 + CRNN 文字识别）
2. 推理引擎：NCNN（纯 C++ 轻量推理框架）
3. 图像预处理：裁剪版 OpenCV

适用设备

RK 全系列、Jetson、IMX6ULL、全志、ARM Linux 所有开发板

优点

• 模型极小（整套几 MB），支持中文 / 英文 / 数字 / 符号
• 抗反光、倾斜、模糊票据、屏幕文字，精度远超传统 OCR
• 无第三方大依赖，CPU 就能跑，也可调用板载 GPU 加速
• 全 C++ 代码，无 Python，适合量产嵌入式设备

标准流程

V4L2/FFmpeg 取帧 → OpenCV 灰度、阈值、矫正 → NCNN 加载 PP-OCR 推理 → 输出文字 + 坐标

方案 2：PP-OCR + 芯片原厂推理库（瑞芯微 / 英伟达专用，速度最快）

1. 瑞芯微板子 (RK3566/RK3588)：PP-OCR + RKNN Runtime 利用板载 NPU 硬件加速，同分辨率速度是纯 CPU NCNN 的 3～8 倍
2. Jetson 英伟达：PP-OCR + TensorRT GPU 加速 适合大批量、高帧率实时识别场景（流水线扫码、标签检测）

方案 3：Tesseract-OCR（老式备选，不推荐实时场景）

纯 C++ 开源传统 OCR，不用深度学习框架

缺点

1. 识别速度慢，大图片实时性差
2. 对倾斜、模糊、反光图片识别很差
3. 字库文件体积大，占用存储高

仅适用

静态图片离线文字读取，低端设备简单印刷体识别