cls：是否使用Angular 分类器。默认值为True。如果为True，则可以识别旋转180度的文本。如果没有旋转180...
predict_cls.py文件中只有一个类class TextClassifier(object),其中有两个比较重要的函数 resize_norm_img(self, img) ,对图像做padding/缩放,对小的图片就做padding,对大的图片就缩小,将所有输入的batch的图像控制在一个相似的范围 __call__()函数,返回img_list(图片列表),cls_res(分类结果,包括标签和得分),...
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory img_path = 'UiCool_test.jpg' result = ocr.ocr(img_path, cls=True) for line in result: print(line) # 显示结果 from PIL import Image image = Image.open(img_...
PaddleOCR总共有三个模型, 我们现在已经学会了第一个文本检测模型的推理, 现在给小伙伴们汇报第二和第三个。 det.onnx Detection 文本检测模型 ✔ 。 cls.onnx Classification 文本方向分类模型 。 rec.onnx Recognition 文本识别模型 先看结论 cls.onnx 模型结构非常简单, 输入就不说了, 输出为 n * 2 的...
PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的光学字符识别模型,它提供了丰富的 API 和方法,可以实现图像文本检测、识别和生成等功能。 以下是 PaddleOCR 的所有方法: 1. ocr(image, use_angle_cls=False, use_distance_cls=False, rotate_mode=' clockwise', language='eng', force_cpu=False, return_ RES...
result=ocr.ocr(img_path,cls=True)# 可视化识别结果 image=draw_ocr(image,result,font_path='simfang.ttf')image.show() 在上述示例中,我们初始化了一个包含文字检测、文本方向检测和文字识别的PaddleOCR模型,并读取了一张包含多个文本区域的图片。然后,我们使用ocr.ocr方法同时进行文字检测、文本方向检测和文字识...
安装paddleOCR后首次运行,下载进度卡在三分之一后几乎下载不动,cpu单核占用率极高 代码和运行情况如下: from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr def init(): ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # need to run only once to download and load model into memory img_path = "testocr....
# ocr = PaddleOCR(enable_mkldnn=True, use_tensorrt=True, use_angle_cls=False, lang="ch") # enable_mkldnn是Intel芯片的加速库,识别一张身份证大约需1.5秒 from 和和https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1500,官方文档对enable_mkldnn参数的介绍https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blo...
ocr= PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')#第一次运行会自动下载模型,默认下载到工作目录的,ch是中文模型,也能检测英文#读取图片img_path ='ocr.jpeg'#带文本的图片img =cv2.imread(img_path) #如果识别不准,可以添加均值或高斯模糊来去噪
https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar 识别权重 https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer.tar 下载到本地之后分别进行解压,创建一个inference文件夹,把前面解压后的三个文件夹放入 inference 中,再把inference文件夹...