[--shape_info_filename SHAPE_INFO_FILENAME] [--precision PRECISION] [--gpu_mem GPU_MEM] [--image_dir IMAGE_DIR] [--det_algorithm DET_ALGORITHM][--det_model_dir DET_MODEL_DIR] [--det_limit_side_len DET_LIMIT_SIDE_LEN] [--det_limit_type DET_LIMIT_TYPE] [--det_db_thresh DET...
paddleocr--image_dir./封面.png--use_angle_clstrue--use_gpufalse 效果: Python脚本使用 Python脚本如下所示: frompaddleocrimportPaddleOCR,draw_ocr# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`ocr=PaddleOCR(use_angle_cls=True,lan...
image_dir: 指定要测试的图像 det_model_dir: 指定轻量检测模型的inference model rec_model_dir: 指定轻量识别模型的inference model In [ ] %cd /home/aistudio/PaddleOCR-2.6.0/ In [ ] # 快速运行 # 注意 PP-OCRv3的识别模型使用的输入shape为3,48,320, 如果使用其他识别模型,则需根据模型设置参数-...
import base64 def cv2_to_base64(image): return base64.b64encode(image).decode("utf8") def main(args): headers = {"Content-type": "application/json"} cnt = 0 total_time = 0 for directory, _, file_list in os.walk(args.image_dir): for file_name in file_list: file_path = os....
*image_dir为单张图像或者图像集合的路径 *det_model_dir为检测 inference 模型的路径 *rec_model_dir为识别 inference 模型的路径 可视化识别结果默认保存到 ./inference_results 文件夹里面。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 %run PaddleOCR-release-2.5/tools/infer/predict_system.py \--image_dir="OC...
paddleocr --image_dir ./封面.png --use_angle_clstrue--use_gpu false 效果: Python脚本使用 Python脚本如下所示: frompaddleocrimportPaddleOCR,draw_ocr# Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换# 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan`ocr=PaddleOCR(use_angle_cls...
image=draw_ocr(image,result,font_path='simfang.ttf')image.show()# 进行手写体文字识别 handwriting_ocr=PaddleOCR(use_angle_cls=True,use_gpu=False,det_model_dir='handwriting_det',rec_model_dir='handwriting_rec')result_handwriting=handwriting_ocr.ocr('handwriting_example.jpg',cls=True)image_handwr...
for image_dir in image_dirs: image_dir = os.path.join(father_path, image_dir) # 如果是文件夹就继续获取文件夹中的图片 if os.path.isdir(image_dir): images = os.listdir(image_dir) for image in images: image = os.path.join(image_dir, image) ...
paddleocr --image_dir ./封面.png --use_angle_cls true --use_gpu false 效果: Python脚本使用 Python脚本如下所示: from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # Paddleocr目前支持的多语言语种可以通过修改lang参数进行切换 # 例如`ch`, `en`, `fr`, `german`, `korean`, `japan` ocr = PaddleOCR...
py --det_model_dir=./output/det_mv3_db/best_accuracy --image_dir=./doc/imgs/ --use_gpu=False 五、实际应用 PaddleOCR支持多种部署方式,包括Python推理、C++推理、Serving服务化部署、Paddle-Lite端侧部署等。您可以根据实际需求选择合适的部署方式,将模型应用到实际项目中。 六、总结 本文详细介绍了...