1.1 使用默认模型路径 importcv2frompaddleocrimportPaddleOCR# 使用默认模型路径paddleocr = PaddleOCR(lang='ch', show_log=False) img = cv2.imread('ch2.jpg')# 打开需要识别的图片result = paddleocr.ocr(img)foriinrange(len(result[0])):print(
步骤2:安装ocr工具库,首先执行【python -m pip install --upgrade pip】升级pip,然后执行【python -m pip install paddleocr】。 出问题了,大致意思是【PyMuPDF】出问题了,下载的版本跟当前python版本对不上,git上有提出相关的issues,地址是:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/7934,在这个问题下面,...
acc = fluid.layers.accuracy(input=predict, label=label) #使用Adam算法进行优化, learning_rate 是学习率(它的大小与网络的训练收敛速度有关系) optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.001) opts = optimizer.minimize(avg_cost) # 定义使用CPU还是GPU,使用CPU时use_cuda = False,使用GPU时...
你还可以尝试使用预训练模型进行微调。有关更多信息,请参阅PaddleOCR文档。第五步:在移动端使用PaddleLite OCR(可选)如果你希望在移动端使用PaddleLite OCR,你需要将训练好的模型转换为PaddleLite支持的格式。首先,安装PaddleLite: pip install paddlelite 然后,使用以下代码将训练好的模型转换为PaddleLite格式:python i...
python 的 PaddleOCR 库怎么使用？1.以管理员的身份打开Anaconda Powershell Prompt 2.conda创建虚拟环境...
创建一个新的 Python 文件ocr_demo.py。 导入需要的库。 以下是代码示例: importcv2frompaddleocrimportPaddleOCR ocr=PaddleOCR(use_angle_cls=True,lang='ch')# 中文 1. 2. 3. 接下来,可以使用以下 Mermaid 的时序图描述操作交互过程: PaddleOCRPython ScriptUserPaddleOCRPython ScriptUser输入图像进行文本识别返回...
首先,你需要安装 PaddleOCR。你可以通过 pip 命令来安装: pip install paddlepaddle paddleocr 安装完成后,你可以开始使用 PaddleOCR 进行图片文字识别。以下是一个简单的 Python 代码示例: from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # 初始化 OCR 模型 ocr = PaddleOCR() # 读取图片文件 image_path = 'your_image...
paddleocr-onnx python实现 onnx版本加速,使用onnxruntime进行推理 ppocrV4,经过微调后的模型,效果优于官方模型ironman深度学习 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 849 0 01:43 App paddleOCR v5 onnx版本 效果比v4好不少 ppOCRv5 文字识别 1910 0 00:47 App YOLOV5-GPU c++ onnx GPU下...
python 使用 paddleocr 文心快码BaiduComate 在Python 中使用 PaddleOCR 进行光学字符识别(OCR)可以按照以下步骤进行。PaddleOCR 是基于 PaddlePaddle 深度学习框架开发的 OCR 工具,支持多种语言的文本识别。以下是详细的步骤和代码示例: 1. 安装 PaddleOCR 库 首先,你需要安装 PaddleOCR 及其依赖项。PaddleOCR 可以通过 ...
pip install paddleocr pip install paddlepaddle (如果你有 GPU,可以安装 paddlepaddle-gpu 以加速识别) 使用示例 from paddleocr import PaddleOCR ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch") # 使用中文模型,支持角度校正 result = ocr.ocr("example.png", cls=True) # 识别图像 ...