1.1 使用默认模型路径 importcv2frompaddleocrimportPaddleOCR# 使用默认模型路径paddleocr = PaddleOCR(lang='ch', show_log=False) img = cv2.imread('ch2.jpg')# 打开需要识别的图片result = paddleocr.ocr(img)foriinrange(len(result[0])):print(result[0][i][1][0])# 输出识别结果 1.2 设定模型路径 ...
PaddleOCR作为一款基于PaddlePaddle的开源OCR工具,具备高精度、多语种支持、高效性、易用性和鲁棒性等特点。通过本文的介绍,读者可以全面了解PaddleOCR的安装、环境配置、数据集制作、模型训练、推理应用及优化方法。同时,结合千帆大模型开发与服务平台的使用,可以更加便捷地实现OCR应用的开发与部署。希望本文能为读者在OCR领...
首先是安装飞桨,然后是安装paddleocr 代码语言:javascript 复制 pip install"paddleocr>=2.0.1" 对图像进行识别 代码语言:javascript 复制 from paddleocrimportPaddleOCR,draw_ocrfromPILimportImageif__name__=='__main__':ocr=PaddleOCR(use_angle_cls=True,lang='ch')img_path='demo/demo_kie.jpeg'result=ocr...
1、创建虚拟环境venv,注意打红勾处不要勾选(为了将本工程的依赖包和python解释器下的依赖包隔离起来,方便工程的开发和转移) 2、创建玩虚拟环境后,在pycharm的Terminal中进入虚拟环境目录(使用命令行安装依赖包)!注意,创建完虚拟环境就直接执行pip命令,通过官方给的命令,就可以保证运行,自己一个个安装的话可能会有依...
十分钟掌握PaddleOCR使用 Paddle OCR特性: 1 PaddleOCR快速使用 1.1 准备运行环境 1.2. 准备inference model和测试图像 1.3. 测试单张图像 1.4 测试多张图像 2. 训练文字检测模型 2.1. 数据准备 2.2 快速启动训练 2.3. 测试检测效果 3. 训练文字识别模型 3.1. 数据准备 3.2. 快速启动训练 3.3 测试识别效果 新版No...
22.采用flask测试paddleocr，将上述main.py的代码替换为下面服务器端代码代码：import os os.environ["...
PaddleOCR的使用(C++)——Windows编译篇 PaddleOCR有文本检测(detection)和文本识别(recognition)两个阶段,其中文本检测算法选用DB,文本识别算法选用CRNN,并在检测和识别模块之间添加文本方向分类器,以应对不同方向的文本识别。 当前最新版本为PP-OCRv3,可调节参数含义参考PaddleOCR/readme_ch.md at release/2.6 · ...
要部署和使用PaddleOCR,可以按照以下步骤进行操作:1. 安装PaddlePaddle:首先需要安装PaddlePaddle深度学习框架,可以参考PaddlePaddle官方文档进行安装。...
PaddlePaddle/PaddleOCRgitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR 项目介绍基本上都可从里面的.md文件读到,这里只介绍一下我本人的这几天的使用经验(默认各位都有一定的深度学习配置和训练经验) 需要注意的有三点内容: 1: PPOCRLabel 用于构建自己的训练、验证、测试数据集 ...
说明:detectTextFromImage()方法接收一张Bitmap图像作为参数,并使用PaddleOCR进行文本识别,最后将结果打印到日志中。 5. 测试并优化应用 完成上面的代码后,运行你的应用并测试OCR功能。你可以在应用中实现图像选择或使用摄像头拍照功能,捕获图像进行识别。确保处理每个步骤中可能出现的错误,以优化用户体验。