paddleocr转ncnn

根据引用[1]和引用[2]中的内容，可以看出在将PaddleOCR模型转换为NCNN模型的过程中，需要进行以下步骤：

1. 首先，将PaddleOCR模型转换为ONNX格式的模型。可以使用onnxsim工具对文本检测和文本识别的ONNX模型进行简化，以减小模型的大小。具体命令如下：

   python3 -m onnxsim {your_ocr_det_onnx_file_path} {your_ocr_det_onnx_sim_file_path} --dynamic-input-shape --input-shape "1,3,640,640"
   python3 -m onnxsim {your_ocr_rec_onnx_file_path} {your_ocr_rec_onnx_sim_file_path} --input-shape "1,3,32,320"

2. 接下来，使用onnx2ncnn工具将ONNX模型转换为NCNN模型。具体命令如下：

   ./onnx2ncnn {your_ocr_det_onnx_file_path} {your_ocr_det_ncnn_param_file_path} {your_ocr_det_ncnn_bin_file_path}
   ./onnx2ncnn {your_ocr_rec_onnx_sim_file_path} {your_ocr_rec_ncnn_param_file_path} {your_ocr_rec_ncnn_bin_file_path}

根据引用[3]中的内容，可以看出在C#中调用NCNN的OCR工程的过程中，需要进行以下步骤：

1. 首先，包含必要的头文件和库文件。在mian.cpp文件中，包含了windows.h头文件用于显示中文，以及iostream头文件。

2. 然后，初始化模型。通过调用init_model函数，传入模型参数文件路径、模型二进制文件路径、文本参数文件路径和文本二进制文件路径，以及文本文件路径。

3. 接下来，读取待识别的图像。通过使用cv::imread函数读取图像，并将图像数据赋值给unsigned char指针src。

4. 调用detect_image函数进行文本检测和识别。传入图像数据、图像的高度和宽度，以及一些参数如boxscorethresh、boxthresh和unclipratio。

5. 最后，设置控制台输出编码为65001，以支持显示中文。通过调用SetConsoleOutputCP函数设置控制台输出编码，并使用printf函数打印识别结果。

综上所述，以上是将PaddleOCR模型转换为NCNN模型并在C#中调用NCNN的OCR工程的过程。