results = ocr.recognize_text( images=np_images, # 图片数据,ndarray.shape 为 [H, W, C],BGR格式; use_gpu=False, # 是否使用 GPU;若使用GPU,请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 output_dir='ocr_result', # 图片的保存路径,默认设为 ocr_result; visualization=True, # 是否将识别结果保存为图片...
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。
# 使用该指令下载需要的预训练模型wget-P./pretrained_models/https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar# 解压预训练模型文件tar-xf./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar-Cpretrained_models 3.5、修改配置文件 vim /paddle/PaddleOCR/configs/rec/PP-OCRv3/ch_...
paddlepaddle使⽤笔记——使⽤⾃⼰的数据训练ocr模型1、使⽤环境：ubuntu18.04，4gpu，nvidia410.78，cuda9.0，cudnn7.3，python3.6 2、使⽤代码：官⽅提供的ocr模型代码 3、将代码运⾏起来 为了⽅便看到运⾏的效果，我修改了参数，save_model_period，这样可以更快的保存数据，好知道运⾏...
paddle gpu导致重启 paddlepaddleocr paddleocr是paddlepaddle专门做ocr的库,我们简单用一下 目录 1 安装 1.1 前言 1.2 安装paddleocr 1.3 安装paddlepaddle 1.4 安装cuda 1.5 安装cudnn 1.6 配置 zlibwapi.dll 2 基本使用 3 针对单行文本的识别 3.1 识别本地图像...
(相当于 /opt/ppocr 挂载到容器内)# registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2:指定需要使用的 image 名称,您可以通过docker images命令查看;/bin/bash 是在 Docker 中要执行的命令# ctrl+P+Q可退出docker 容器,重新进入docker 容器使用如下命令[root@localhost ppocr]# docker exec -it ppocr /bin/...
在include目录下创建ocr_flags.h文件,内容如下: 这个文件是为了替换 google 的 gflags 库的使用。 #pragmaonce// common args#include<string>usingstd::string;#defineDECLARE_bool(name) extern bool FLAGS_##name;#defineDECLARE_int32(name) extern int FLAGS_##name;#defineDECLARE_string(name) extern stri...
简介:使用paddlepaddle做OCR识别 1. 环境配置 Python: 使用paddlepaddle需要3.6以上的Python版本 依赖库: pandas,pip install pandas; cv2,pip install opencv-python; paddlepaddle CPU 版本:pip install paddlepaddle -ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple; ...
使用pip命令在刚激活的环境中安装paddle: # 在命令行中输入以下命令:# 默认安装CPU版本,安装paddle时建议使用百度源pip install paddlepaddle-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple(paddle_env)[root@test-web2~]# pip install paddlepaddle-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple...Installingcollected packag...
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模型自动裁剪量化 8 个方面,采用 19 个有效策略,对各个模块的模型进行效果调优和瘦身,最终得到整体...