(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_...
解压后: (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...
二、CMake编译 在D:\OCR\PaddleOCR-release-2.2\deploy\cpp_infer文件路径下创建一个空文件夹build,用于编译 填写opencv路径和paddle_inference路径,以及WITH选项。 点击config时,选择vs版本以及x64,下面两张图来自网络,vs用的2019的话应该选择vs2019 点击configure和generate,弹出configuring done, generating done!,说...
+ 编译opencv,设置opencv源码路径(root_path)以及安装路径(install_path)。进入opencv源码路径下,按照下面的方式进行编译。 root_path=your_opencv_root_pathinstall_path=${root_path}/opencv3rm-rfbuildmkdirbuildcdbuildcmake..\-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${install_path}\-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release\-DBUILD_S...
使用OpenCV 读取图片并传递给 PaddleOCR 模型。显示识别结果。```csharpusing OpenCvSharp;using Sdcb.PaddleInference;using Sdcb.PaddleOCR.Models.Local;using Sdcb.PaddleOCR.Models;using Sdcb.PaddleOCR;using System.Diagnostics; namespace PaddleSharpDemo{ public partial class Form1 : Form { string selected...
opencv链接 比如选择4.5.5版本,下载好后,解压 这样就ok了 三、安装paddle预测库 安装Paddle预测库 选择第一个cpu推理的,并下载 解压出这个样子就行了 四、cmake编译 win10 cmake的安装就不过多解释了。 源代码目录选择cpp_infer 在源代码目录中创建一个build,将build生成的目录也选择好 ...
本篇就来看看如何把PaddleOCR的源码重新编译成动态库,供OpenCV的Demo调用。 实现效果 Q1 OCR识别效果怎么样? 做成动态库后,通过前一章提取的华容道图像,直接再进行OCR识别,说实话,自己感觉这个效果并不有达到我的预期。当然我觉得还是有优化的空间。 可优化的2点猜想: ...
OpenCV(我下载的最新版4.7.0) 下载地址Releases - OpenCV 2、以上就下载齐全了,下面解压与安装 CUDA会自动安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 其他的都解压到自建的文件夹中(为了方便找到我放一起了,而且不要带版本号的文件夹,直接剪切里面的到自定义的文件夹里),如下图 ...
编译opencv,设置opencv源码路径(root_path)以及安装路径(install_path)。进入opencv源码路径下,按照下面的方式进行编译。 root_path=your_opencv_root_path install_path=${root_path}/opencv3 rm -rf build mkdir build cd build cmake .. \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${install_path} \ ...
由于存在一定的偏差,在二值化的时候设置一个范围,在范围之内的颜色(车牌的蓝色背景)设置成白色,否则设置成黑色。 ''' blue_goal =138 green_goal =63 red_goal =23 threshold =50#二值化的时候,通过设置一个阈值来设置一个范围 #注意:OpenCV中彩色图像的像素值是BGR格式,即(blue,green,red) ...