Enable180Classification = false表示不允许识别旋转角度大于90度的文字,如果文字旋转的角度过大,可能无法被正确识别。 using关键字用于确保PaddleOcrAll对象在不再需要时能被正确地释放,避免内存泄漏。 using(Mat src2 = Cv2.ImRead(selectedPicture)) 这行代码使用OpenCV的ImRead函数读取指定路径的图片文件,返回一个Mat...
(3) 下载OpenCV Release版并解压,这里使用4.4.0版本: (4) CMake编译PaddleOCR源码:使用版本我这里选择现成的VS2017 x64,CMake 3.16,注意下面蓝色部分中3个目录配置,然后依次Config和Generate,生成ocr_system.sln。 (5) 打开ocr_system.sln,选择x64 Release模式,生成ALL_BUILD,生成成功后,Release文件夹会生成ocr_...
pip install opencv-python==4.2.0.32 如果出现Missing string id开头的错误,需要重新编译资源: pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc 如果出现module 'cv2' has no attribute 'INTER_NEAREST'错误,需要首先删除所有opencv相关包,然后重新安装4.2.0.32版本的headless opencv pip install opencv-contrib-python-hea...
其实现方法可以分为以下几个步骤: 文本检测(Text Detection):PaddleOCR首先通过文本检测算法检测图像中的文本区域,将文本区域框出来,以便后续的文字识别。 文本识别(Text Recognition):在文本检测的基础上,PaddleOCR使用文本识别模型对文本进行识别,将文本转换为可读的文本信息。 后处理(Post-processing):在文本识别的过程...
请确保下载检测、识别和方向分类器模型。 编写C++代码 接下来,你需要编写C++代码来调用PaddlePaddle库并使用PaddleOCR模型进行图像文字提取。以下是一个简单的示例: #include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "paddle_api.h" // 引入PaddlePaddle头文件 using namespace paddle; using namespace cv...
在Camera类中创建一个PaddleOCR对象,并使用ocr.detect(Mat image)方法来进行文字检测。Mat是OpenCV库中的一个类,用来表示图像。 将检测到的文字展示在界面上或者进行其他处理。 这样就可以实现在Android应用中实时文字识别。需要注意的是,PaddleOCR库可能会消耗较大的计算资源,因此在实时文字识别时可能会对设备性能有一定...
在这段代码中,我们使用paddleocr.OCR()创建了一个 OCR 对象ocr,它将用于后续的文字识别操作。 2. 读取图片 接下来,我们需要使用 OpenCV 库来读取图片文件。使用 OpenCV 的好处是它支持多种图片格式,并提供了丰富的图像处理功能。下面是读取图片的代码:
结合PaddleOCR和Python OpenCV可以实现更准确的文字识别。下面是一个完整的示例代码: importpaddleocrfrompaddleocrimportPaddleOCRimportcv2# 初始化PaddleOCR模型ocr=PaddleOCR()# 读取图像img=cv2.imread('image.jpg')# 图像预处理gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary_img=cv2.threshold(gray_img...
pip install -y opencv-python# 安装python图片读取包sudo apt install -y tesseract-ocr libtesseract-dev# 安装字符ocr识别包pip install pytesseract 需要支持中文的话需要下载对应的语言训练包,地址如下: 简体中文https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/main/chi_sim.traineddata ...
关键技术实现 图像预处理 图像预处理是证件文字识别的关键步骤之一。本文采用OpenCV库对输入的证件图像进行预处理。首先,对图像进行去噪处理,以减少噪声对文字识别的影响;然后,将图像转换为灰度图像,以减少计算量;最后,对灰度图像进行二值化处理,将图像转换为黑白图像,以便更好地进行文字识别。