Kennt Jemand eine Freie Software um #Wasserzähler per #OCR mit #ESP32 #ESP32Cam zu erfassen? Die meisten nutzen https://github.com/jomjol/AI-on-the-edge-device/, aber das ist leider nicht wirklich legal nutzbar :/
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Linux: Single-Thread-Programme auf Multicore-Rechnern parallelisieren
*Auf Uhr tipp* Dauert mal wieder lange, das berechnen – kein Wunder, denn die Software, welche ich hier einsetze, kann nur einen einzigen CPU-Kern nutzen. Wäre doch schön, wenn man so Aufgaben beschleunigen kann, oder?
In meinem Fall heißt die „Bremse“ Tesseract, ein open source OCR-System um eingescannte Dokumente in Text zu verwandeln. Bisher fütterte ich jede Seite nacheinander an das Programm um im Anschluss eine zusammengesetzte PDF zu generieren. Eine einfache Beschleunigungslösung wäre es mehrere Seiten parallel zu starten, aber dazu ist einiges an Logik notwendig – ich möchte nur bis zu einer maximalen Anzahl an parallelen Prozessen haben (CPU-Kerne) und benötige die Info wann alle Prozesse fertig sind. Viel Scripting für ein bisschen Geschwindigkeit – und unnötig, denn es gibt ein Passendes Tool: GNU parallel von O. Tange aus „;login: The USENIX Magazine, February 2011:42-47„.
Das Tool ist unter Arch nicht vorinstalliert, findet sich aber im Community-Repo. Der Aufruf ist ähnlich zu xargs – in meinem Fall sieht der Befehl so aus:
parallel -j 8 \
tesseract {} {.}.hocr -l deu hocr \
::: ${files}
In der ersten Zeile wird bestimmt, dass maximal 8 Prozesse zugleich gestartet werden. Danach kommt der Aufruf der Software. {} wird durch den Dateinamen ersetzt, {.} durch den Dateinamen ohne Endung. In der dritten Zeile wird nach dem Trennzeichen (:::) die Dateiliste mitgegeben – in meinem Fall in einer Variable, es kann aber auch direkt per Globbing gearbeitet werden („::: /tmp/out*“).
Der Grundprozess parallel blockt dabei so lange, bis alle Unterprozesse beendet sind – perfekt für meine Anforderung. Durch diese kleine Änderung ist bei mehrseitigen Dokumenten die Verarbeitung um ein vielfaches schneller.
Das Tool ist dabei natürlich nicht auf OCR beschränkt, auch bei anderen Programmen, welche man auf mehrere oder aufteilbare Quellen loslässt, kann es verwendet werden. Ein gutes Beispiel wäre das Umwandeln von Bildern in einer Batch:
parallel -j 8 \
convert {} {.}.png \
::: ./*.bmp