在上面的代码中,我们首先导入了PaddleOCR模块和draw_ocr模块。然后,我们创建了一个PaddleOCR对象,并指定使用GPU进行计算。接下来,我们读取了一张图片,并使用ocr.ocr()方法进行文字识别。该方法返回一个包含识别结果的列表,每个元素是一个元组,包含一个边界框列表和一个包含文本和置信度的列表。最后,我们使用draw_ocr方...
print('预测结果为:%d' % lab[0][0][-1]) 实现手写藏文OCR识别是一个复杂而富有挑战性的任务。在使用PaddlePaddle等深度学习框架时,我们需要关注并解决数据集、模型选择和调优、后处理与校正等方面的难点。随着技术的不断进步和数据的不断积累,相信未来手写藏文OCR识别的准确性和效率会得到进一步提升。
服务器端的精度更高模型:识别精度更高,chinese_ocr_db_crnn_server。 识别文字算法均采用CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)即卷积递归神经网络。其是DCNN和RNN的组合,专门用于识别图像中的序列式对象。与CTC loss配合使用,进行文字识别,可以直接从文本词级或行级的标注中学习,不需要详细的字符级的标注。...
如果希望保存裁剪后的识别结果,可以将save_crop_res参数设置为True,最终结果保存在output目录下,其中部分裁剪后图像如下所示。保存的结果可以用于后续的识别模型标注与训练。python tools/infer/predict_system.py \ --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" \ --det_model_dir="./inference/ch_PP-OCRv3_det_...
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用(服务化部署 - Docker)推荐 OCR的技术路线 PaddleHub 预训练模型的网络结构是 DB + CRNN, 可微的二值化模块(Differentiable Binarization,简称DB) CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)即卷积递归神经网络, 是DCNN和RNN的组合...
简介: 百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览 1. 预测部署简介与总览 本章主要介绍PP-OCRv2系统的高性能推理方法、服务化部署方法以及端侧部署方法。通过本章的学习,您可以学习到: 根据不同的场景挑选合适的预测部署方法 PP-OCRv2系列模型在不同场景下的推理方法 Paddle ...
PaddlePaddle 团队首次开源文字识别模型套件 PaddleOCR,目标是打造丰富、领先、实用的文本识别模型/工具库。该模型套件是一个实用的超轻量 OCR 系统。主要由DB文本检测、检测框矫正和 CRNN 文本识别三部分组成。该系统从骨干网络选择和调整、预测头部的设计、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及...
python paddlepaddle 中文识别 paddlepaddle ocr 先看效果图 效果还可以,不可以其实也可以自己调得可以,不过俺基本不够,就不说了,这里写下搭环境的坑免得以后忘记了. 用前先搭建环境,这里由于linux系统的电脑没在手边,就在win上面搭建的. python3.7 pycharm开发环境 老笔记本用的cpu没有GPU哈...
# 开始训练识别模型 python tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml 3.8、训练完成之后,再对模型进行评估 # 评估finetune效果python tools/eval.py-c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml-oGlobal.pretrained_model="./output/ch_PP-OCR_v3_rec/bes...