ocr('image_path', use_gpu=False) 上述代码中,首先导入了PaddleOCR模块和draw_ocr模块。然后,创建了一个PaddleOCR对象,用于进行文字识别。最后,通过ocr对象的ocr方法,将图像中的文字识别出来。识别结果是一个列表,每个元素代表一行文字的识别结果,包括文字内容、置信度和位置信息等。四、总结本文介绍了Paddle OCR的基...
Step5:如图所示,使用paddlepaddle中的PaddleOCR进行文本检测与识别。 from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont if __name__ == "__main__": # ocr = PaddleOCR(lang="ch",use_angle_cls=True, use_gpu=True) # 若是使用英文模型的话,得采用lang="en";若...
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True,use_gpu=True)#det_model_dir='{your_det_model_dir}', rec_model_dir='{your_rec_model_dir}', rec_char_dict_path='{your_rec_char_dict_path}', cls_model_dir='{your_cls_model_dir}', use_angle_cls=True # img_path = 'G:/my_learn/image_ocr/...
BASE_DIR = os.path.expanduser("~/.paddleocr/") DEFAULT_OCR_MODEL_VERSION = 'PP-OCRv3' 1. 2. 3. 4. 5. 6. OCR model用的PP-OCRv3,根据论文,检测用的DB,识别用的SVTR。相比PP-OCRv2,模型框架如下图: ocr = PaddleOCR(use_angles_cls=True, use_gpu=False) def draw_img(img_path,boxes)...
paddleocr whl包会自动下载PP-OCRv2超轻量模型作为默认模型,也支持自定义模型路径、预测配置等参数,参数名称与基于Paddle Inference的python预测中参数相同。单独执行检测import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ocr = PaddleOCR(use_gpu=...
bug描述 Describe the Bug paddle 使用3.0.0b2分支源码编译,arm架构,操作系统为ubuntu20.04 测试代码 from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import time # Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换 # 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`,
paddle ocr识别率 OCR通常泛指所有图像文字检测和识别技术。目前基于深度学习的文本检测方法可以分为两大类:一个是基于候选框的文本检测(Proposal-based)、一个是基于图像分割的文本检测(Segmentation-based)。随着基于深度学习的优秀的识别模型产生,单字符识别的准确率有了明显提升。而paddleocr在通用ocr识别准确率已经达到...
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=False, show_log=False, use_gpu=True, det_model_dir='./inference/ch_ppocr_server_v2.0_det_infer/', rec_model_dir='./inference/ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer/', cls_model_dir='./inference/ch_ppocr_server_v2.0...
fromtkinterimportfiledialogfrompaddleocrimportPaddleOCR, draw_ocr FilePath=filedialog.askopenfilename()#Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换#例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch",enable_mkldnn=True)#need to run ...
5. 运行PaddleOCR进行OCR识别 完成以上步骤后,就可以使用PaddleOCR进行OCR识别了。下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用PaddleOCR进行图像文字识别: python from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import matplotlib.pyplot as plt # 初始化OCR模型 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch') # 读取图...