在C++ 代码中调用 PaddleOCR API。以下是一个简单的示例: #include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "PaddleOCR/ocr.h" int main() { // 初始化 OCR 引擎 std::string det_model_dir = "ch_ppocr_mobile_v2.0_det_train"; std::string rec_model_dir = "ch_ppocr_mobile_v2.0...
要调用PaddleOCR的API,可以使用C#中的HttpClient类来发送HTTP请求并接收API的响应。以下是一个简单的示例代码: using System; using System.Net.Http; using System.Threading.Tasks; class Program { static async Task Main(string[] args) { string apiKey = "YOUR_API_KEY"; string imageUrl = "https://ex...
model.addAttribute("path",destFile);//开始准备请求API//Start preparing the request API//创建请求头//Create request headerHttpHeaders headers =newHttpHeaders();//设置请求头格式//Set the request header formatheaders.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);//构建请求参数//Build request parametersMu...
private Predictor mPredictor; private static OCRApi ocrApi; public static OCRApi init(Context mContext) { if (ocrApi == null) { ocrApi = new OCRApi(mContext); } return ocrApi; } public OCRApi(Context mContext) { this.mContext = mContext; try { String path = Utils.setPathForDefault...
今天介绍一个百度开源框架Paddleocr,之前介绍的一个百度识别API,但是相对来讲,那个还得注册账号,还有次数限制,这个库相对来讲调用更简单一些。可以支持多种语言,比如日语,韩语这种。 不过在调用前需要先安装paddlepaddle,然后再安装PaddleOCR然后就可以调用了。
基于C API使用起来不方便,但上层不是有咱们.NET/C#嘛,我相信再不方便的API,只要用上了C#/.NET去封装它,都能做得很方便地去调用,于是我做出了这样的一个架构(这个架构本质是模仿了OpenCvSharp4) 最底层是C API的NuGet封装包,这个用PInvoke来封装C API,它的NuGet包名字是:Sdcb.PaddleInference ...
1 将拍照的图片提取我们关注的主要部分(下图提取前-提取后) 2 OCR获取图片中的文本信息 3 调用翻译api将英文-》中文 4 考虑到图片太大导致拍摄不全,添加图片拼接 1 opencv 对照片预处理,提识别主图片 # 导入所需环境importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportoperatorimportosimportrandomimportpickle...
paddleocr训练自己的数据集 java调用 paddle.nn.functional.relu,paddle:飞桨的主库,paddle根目录下保留了常用API的别名,当前包括:paddle.tensor、paddle.framework、paddle.device目录下的所有API;Linear:神经网络的全连接层函数,包含所有输入权重相加的基本神经元
aardio中调用paddleOCR的api实现文字识别 这里是简单的调用在线api实现. paddleOCR脱机版貌似要用到vs和Python , 我就没测试了. 类似的在线ocr, 目前有很多, 百度的ocr , 阿里的,搜狗的,aardio软件中已经写好了相关的调用库, 可以直接使用. 本文首发:https://chengxu.xyz/t/408 ...
1)opencv将拍照的图片提取我们关注的主要部分(项目主体部分);2)ocr提取图片文本;3)调用百度翻译api将英文翻译为中文(大家也可自行发挥其它语言的拍照翻译) - 飞桨AI Studio