OCR (Optical Character Recognition),光学字符识别,是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。 2、检测流程 1检测角度。Chineseocr项目提供了一个分类模型(VGG)辅助检测角度。检测角度是90、180、270的话,根据角度翻转图...
Python3 package for Chinese/English OCR, with paddleocr-v4 onnx model(~14MB). 基于ppocr-v4-onnx模型推理,可实现 CPU 上毫秒级的 OCR 精准预测,通用场景中英文OCR达到开源SOTA。 ocrocr-pythonchinese-ocr UpdatedJan 22, 2025 Python ChineseOcr Lite Mnn,超轻量级中文OCR PC Demo,使用MNN推理 ...
yinlichang19/CHINESE-OCR 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 该仓库未声明开源许可证文件(LICENSE),使用请关注具体项目描述及其代码上游依赖。
步骤二:进入下载的目录/models/paddleocr/执行以下命令 paddle2onnx --model_dir ./ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/ --model_filename inference.pdmodel --params_filename inference.pdiparams --save_file ./ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer.onnx --opset_version 11 --enable_onnx_checker True 如果...
ocr ctc训练数据集(压缩包解码:chineseocr) 百度网盘地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1UcUKUUELLwdM29zfbztzdw 提取码: atwn gofile地址:http://gofile.me/4Nlqh/uT32hAjbx 密码https://github.com/chineseocr/chineseocr 实现功能 文字方向检测 0、90、180、270度检测(支持dnn/tensorflow) 支持(dark...
chineseocr_lite是一个开源项目,用来实现中文的文字识别,支持竖排文字识别、繁体识别,总模型只有 17M(很小就是了),无需联网,支持 CPU 与 GPU,但需要自己部署。@Appinn Photo byAnnie SprattonUnsplash 目前绝大多数图片转文字,或者说中文 OCR 系统,都使用了云服务,也就是需要联网使用,这使得服务商有着大量的数据...
工程地址:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR 主要参考博客进行移植:https://blog.csdn.net/koloumi/article/details/84791729 配置环境为Win10+CPU+Anaconda3 其中有遇到一些问题,补充说明。 1.修改ctpn\lib\utils\cython_nms.pyx文件 2.修改set_up_cpu.py文件,根据上面的参考博客修改。
以下是一个简单的 Java 程序,用于使用 ChineseOCR 进行中文字符识别。 importcom.abc.chineseocr.OCR;importjava.io.File;publicclassChineseOCRExample{publicstaticvoidmain(String[]args){// 初始化 OCR 对象OCRocr=newOCR();// 输入的图片路径StringimagePath="path/to/your/image.png";// 执行 OCR 识别Stri...
rockstarr/chineseocr_lite forked fromouyanghuiyu/chineseocr_lite 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail ...
chineseocr项目的配置阶段出现的问题及解决方案 chineseocr为GitHub上的一个开源项目,主要使用yolos,crnn等深度学习框架训练好后的模型使用。测试结果发现,不管是针对文本文件、表格文件、还是场景图,如身份证火车票,识别效果都比较好。项目本身提供了docker环境,但是第一次运行会出现几个问题。下面一一解决。