从53.64ms到8.34ms！我们通过七步优化，将ViT色情图片分类模型的推理性能提升6.4倍。先用ONNX和TensorRT榨干GPU算力，再用OpenCV替换Pillow加速CPU预处理，最后用字节流传输和批处理架构释放并行潜力。每次优化都精准打击当前瓶颈，最终实现单图处理耗时仅8.34ms的极致性能！

前几个版本的代码, 虽然都可以解决问题, 但是有点麻烦, 如果是很多个文字, 也不能一个一个手敲上去, 更不能保证字体的顺序不变, 这次使用pillow + ddddocr来彻底解决这个问题。