インテル® OpenVINO™ ツールキットを使った日本語手書き文字のOCRデモ

OpenVINOを使って日本語の手書き文字を認識するアプリをさくっと作ってみます。

Getting Started / スタートガイド

Prerequisites / 必要条件

• Intel CPU（Core or Xeon）を搭載したマシン
  • Core: 第6世代以上
  • Xeon: Sandy Bridge以上
• OS: Linux（Ubuntu 18.04がお薦め）／Windows 10／ macOS 10.15
• Docker（※以下にインストール手順記載）

Installing / インストール

ホストOSのポート開放（リモートアクセスする場合のみ）

このハンズオンではJupyter LabおよびOpenVINO Model Serverを使用します。特にサーバーにリモートアクセスしながら実施する場合は各環境ごとの手順に則り、ホストOSのポート「8888」、「9000」番を開放ください。

Dockerインストール

Linux（Ubuntu 18.04）

sudo apt update
sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable"
sudo apt update
apt-cache policy docker-ce
sudo apt install -y docker-ce
sudo usermod -aG docker ${USER}
su - ${USER}
id -nG

Windows 10

https://docs.docker.jp/docker-for-windows/install.html

macOS

https://docs.docker.jp/docker-for-mac/install.html

Dockerイメージのダウンロード

今回はDocker版のOpenVINOを使用します（2020年11月2日現在、バージョン2021R1がダウンロードされる）。OSに直接インストールされたい方は公式ドキュメント（英語）を参照ください。

docker pull openvino/ubuntu18_dev

Dockerコンテナの起動

コンテナはRootで起動します。また、8888番ポートをホストOSとコンテナとでバインドしておきます。

docker run -it -u 0 --privileged -p 8888:8888 openvino/ubuntu18_dev:latest /bin/bash

以降はコンテナ上での作業になります。

追加モジュールのインストール

apt-get update
apt-get install -y wget unzip git sudo
apt-get install -y ubuntu-restricted-extras　
(※↑でEULAにacceptを求められるのでyesと入力)
apt-get install -y ffmpeg
pip install jupyterlab munkres

本レポジトリをClone

cd ~
git clone https://github.com/hiouchiy/intel_ai_openvino_japanese_handwritten_ocr.git

Jupyter Labの起動

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --no-browser --allow-root

WebブラウザからJupyter Labにアクセス

前のコマンド実行すると以下のようなログが出力されまして、最後にローカルホスト（127.0.0.1）のトークン付きURLが表示されるはずです。こちらをWebブラウザにペーストしてアクセスください。リモートアクセスされている場合はIPアドレスをサーバーのホストOSのIPアドレスに変更してください。

root@f79f54d47c1b:~# jupyter lab --allow-root --ip=0.0.0.0 --no-browser
[I 09:13:08.932 LabApp] JupyterLab extension loaded from /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/jupyterlab
[I 09:13:08.933 LabApp] JupyterLab application directory is /usr/local/share/jupyter/lab
[I 09:13:08.935 LabApp] Serving notebooks from local directory: /root
[I 09:13:08.935 LabApp] Jupyter Notebook 6.1.4 is running at:
[I 09:13:08.935 LabApp] http://f79f54d47c1b:8888/?token=2d6863a5b833a3dcb1a57e3252e641311ea7bc8e65ad9ca3
[I 09:13:08.935 LabApp]  or http://127.0.0.1:8888/?token=2d6863a5b833a3dcb1a57e3252e641311ea7bc8e65ad9ca3
[I 09:13:08.935 LabApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[C 09:13:08.941 LabApp] 
    
    To access the notebook, open this file in a browser:
        file:///root/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-33-open.html
    Or copy and paste one of these URLs:
        http://f79f54d47c1b:8888/?token=2d6863a5b833a3dcb1a57e3252e641311ea7bc8e65ad9ca3
     or http://127.0.0.1:8888/?token=2d6863a5b833a3dcb1a57e3252e641311ea7bc8e65ad9ca3

↑こちらの例の場合は、最後の "http://127.0.0.1:8888/?token=2d6863a5b833a3dcb1a57e3252e641311ea7bc8e65ad9ca3" です。

Notebookの起動

Jupyter Lab上で「intel_ai_openvino_japanese_handwritten_ocr」フォルダーに入り、その中の「handwritten-ocr.ipynb」を開き、後はノートブックの内容に従って進めてください。

---

応用編：OpenVINO Model Serverを使ってモデルをWeb API化

OpenVINO Model Serverを使うとOpenVINOのモデルを簡単にWeb API化できます。以下の手順通りにダウンロードおよび起動をしてください。

Installing / インストール

OpenVINO Model ServerのDockerイメージをダウンロード

ホストOS上でもう一つターミナルを開き、下記コマンドを実行

docker pull openvino/model_server:latest

OpenVINOの事前学習済みモデルをダウンロード

ハンズオンの中で使用した日本語の手書き文字認識用の事前学習済みモデルをダウンロードして、ホストOS上の適当なフォルダに格納しておく

OpenVINO Model Serverを起動

各パラメータの意味についてはこちらを参照ください。

docker run -d -v <モデルを格納しているフォルダへの絶対パス>:/models/ocr/1 -p 9000:9000 openvino/model_server:latest \
--model_path /models/ocr --model_name ocr --port 9000 --log_level DEBUG --shape auto

NotebookからOpenVINO Model Serverへアクセス

前のコンテナ（Jupyter Lab実行中）のNotebook（handwritten-ocr.ipynb）に戻り、「【応用編】OpenVINO Model Serverを使う」から再開ください。

License / ライセンス

このプロジェクトは Apache 2.0の元にライセンスされています。