不同于java-springboot-paddleocr ,本项目利用JNI加载paddle-ocr的C++编译后的dll库,并利用springboot进行web部署访问,效果等同于java-springboot-paddleocr。Getting startedpaddle-ocr c++编译的dll库以及模型(det_db:文本检测;cls:文本方向;rec_crnn:文本识别),下载后放入项目的相应位置如下图:...
本项目中PaddleOCR.dll文件是基于开源项目PaddleOCR的C++代码修改而成的C++动态库,基于opencv的x64编译而成的。 本项目已经适配PaddleOCR最新版release2.5,并支持PP-OCRv3模型。超轻量OCR系统PP-OCRv3:中英文、纯英文以及多语言场景精度再提升5% - 11%!
本项目中PaddleOCR.dll文件是基于开源项目PaddleOCR的C++代码修改而成的C++动态库,基于opencv的x64编译而成的。 本项目已经适配PaddleOCR最新版release2.5,并支持PP-OCRv3模型。超轻量OCR系统PP-OCRv3:中英文、纯英文以及多语言场景精度再提升5% - 11%!
三、编译与运行 3.1、从 GitHub 克隆 OpenVINO 及其子项目 3.2、如果 GitHub 的网络遇到问题,可以切到 gitee 源 3.3、安装 OpenVINO 源码编译依赖 3.4、编译安装,这儿可能需要花费些时间 3.5、使用虚拟环境并安装依赖 3.6、设置 PaddleDetection 3.7、启动 Jupyter Notebooks 3.8、加载项目 3.9、下载模型 3.10、运行推...
“WHL”是“WHeeL”的英文缩写,意思是“车轮” ,whl 格式本质上是一个压缩包,里面包含了py文件,以及经过编译的pyd文件 为了更加方便快速体验OCR文本检测与识别模型,PaddleOCR提供了基于Paddle Inference预测引擎的whl包,方便您一键安装,体验PaddleOCR。安装whl包...
Conda是一个包管理的环境。你可以前往 minicoda 去下载并安装 conda(请下载 py>=3.7 的版本)。然后你需要安装 paddlespeech 的conda 依赖:conda install -y -c conda-forge sox libsndfile bzip2安装C++ 编译环境(如果你系统上已经安装了 C++ 编译环境,请忽略这一步。)...
1.准备交叉编译的opencv4.2 2.准备PaddleLite编译环境(可以选择交叉编译或者本地编译) 3.PaddleLite源码编译获得预测库 由于PaddleLite的版本更替频繁,我这里用的是 git checkout release/v2.7 注意:2.6及以下版本与2.7的 MobileConfig 对应的模型格式有变化不同,需采用对应的opt工具转换模型,opt与lite版本不对应会出现...
ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn") #加载预训练模型 results = ocr.recognize_text(paths=[r'D:\myfile\PythonTest\OCR_test.jpg'], visualization=True) print(result) 里面会用到依赖shapely 通过pip install shapely 之后,安装shapely 1.7成功 ...
ImageNet预训练模型库 模型库概览图 基于ImageNet1k 分类数据集,PaddleClas 支持 35 个系列分类网络结构以及对应的 164 个图像分类预训练模型,训练技巧、每个系列网络结构的简单介绍和性能评估将在相应章节展现,下面所有的速度指标评估环境如下: CPU的评估环境基于骁龙855(SD855)。
使用chinese_ocr_db_crnn_server模型进行识别，官方的效果和我本地跑的差别太大，请问怎么做出官方的...