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Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项...
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...
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在上面的代码中,我们首先从 paddleocr 包中导入了 PaddleOCR 和 draw_ocr。然后,我们初始化了一个 PaddleOCR 对象。接下来,我们指定了要识别的图片路径,并使用 ocr 方法进行文字识别。最后,我们遍历识别结果并打印出每行的文字信息。如果你想将识别结果可视化,可以使用 draw_ocr 方法:```pythonfrom paddleocr import...
百度的PaddleOCR框架是一个强大的OCR技术,能够实现对图片中文字的智能识别和提取。它支持多种语言,并且可以运行在GPU和CPU上,提供了命令行和服务器模式,还支持Docker部署。视频中展示了PaddleOCR的安装和使用过程,包括Python环境的配置、OCR命令的执行以及识别效果的展示。无论是标准文字还是手写文字,PaddleOCR都能提供较高...
本教程基于PaddleOCR进行集装箱箱号检测识别任务,使用少量数据分别训练检测、识别模型,最后将他们串联在一起实现集装箱箱号检测识别的任务环境准备1、在 openbayes 启动一个「模型训练」的容器,环境选择 paddlepaddle-2.3,资源选择 vGPU 或其他 GPU 容器
PaddleOCR开源大礼包全面解读,获取地址2020.7.15 添加基于EasyEdge和Paddle-Lite的移动端DEMO,支持iOS和Android系统more超轻量级中文OCR模型,总模型仅8.6M单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别检测模型DB(4.1M)+识别模型CRNN(4.5M)实用通用中文OCR模型多种预测推理部署方案,包括服务部署和端侧部署多种...
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