命令: 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=T...
[--sr_image_shape SR_IMAGE_SHAPE] [--sr_batch_num SR_BATCH_NUM] [--draw_img_save_dir DRAW_IMG_SAVE_DIR] [--save_crop_res SAVE_CROP_RES][--crop_res_save_dir CROP_RES_SAVE_DIR] [--use_mp USE_MP] [--total_process_num TOTAL_PROCESS_NUM] [--process_id PROCESS_ID] [--...
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-...
image = os.path.join(image_dir, image) try: # 获取图片的类型 image_type = imghdr.what(image) # 如果图片格式不是JPEG同时也不是PNG就删除图片 if image_type is not 'jpeg' and image_type is not 'png': os.remove(image) print('已删除:%s' % image) continue # 删除灰度图 img = numpy....
paddleocr --image_dir ./imgs/1.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false 1. 结果是一个list,每个item包含了文本框,文字和识别置信度 [[[28.0, 37.0], [302.0, 39.0], [302.0, 72.0], [27.0, 70.0]], ('识别出的文字', 0.9658738374710083)] ...
*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="OCRTest"\--det_model_dir="./output/det_inference/"\--rec_model_dir="./output...
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_dir-> 为需要识别图片路径或文件夹; det_model_dir-> 存放识别后图片路径或文件夹; PaddleOCR 识别一张图片很快,只用 CPU 的话,也只需要两三秒 4. 数据、源码获取 为了方便,我已经把测试数据、项目代码都打包在一起了,下载后完成以下两个步骤即可正常使用(使用方法参考章节 3.5 部分) ...
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...