移动端的超轻量模型:仅有8.6M,chinese_ocr_db_crnn_mobile。 服务器端的精度更高模型:识别精度更高,chinese_ocr_db_crnn_server。 所接的外包程序有明确的精度需求,所以选择了服务端的OCR预训练模型,下面给出安装服务端的安装命令: hub install chinese_ocr_db_crnn_server==1.0.3 1. 6、发布PaddleOCR 官...
第一步:准备数据集首先,我们需要准备一个多语言OCR数据集,其中包含不同语言的文字图像及其对应的标签。可以使用现有的数据集,如MJSynth、IC15等,也可以自己制作数据集。确保数据集的多样性,以便模型能够适应不同语言的文字。第二步:数据预处理数据预处理是OCR中非常重要的步骤,包括灰度化、二值化、去噪等操作。可以...
paddleocr whl包会自动下载PP-OCRv2超轻量模型作为默认模型,也支持自定义模型路径、预测配置等参数,参数名称与基于Paddle Inference的python预测中参数相同。 单独执行检测 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ocr = PaddleOCR(use_gpu...
2. 代码 import osimport paddlehub as hubimport cv2from operator import itemgetter# --- CUDA 设置 --- #os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # 获取GPU设备os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 设置GPU编号# --- 过滤ocr结果 --- #def filter_ocr_results(test_img_path...
首先,下载PP-OCR的inference模型 cddeploy/pdserving/# 下载并解压 OCR 文本检测模型wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tar -O ch_PP-OCRv3_det_infer.tar && tar -xf ch_PP-OCRv3_det_infer.tar# 下载并解压 OCR 文本识别模型wget https://paddleocr.bj...
藏文作为一种独特的文字系统,其手写体的多样性和复杂性给OCR(光学字符识别)识别带来了诸多挑战。在实现手写藏文OCR识别的过程中,使用PaddlePaddle这样的深度学习框架,我们需要关注并解决一些关键的难点。导入…
百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inference 模型推理(离线部署) 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 - CentOS) 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) 1. 预...
可以看出,初步训练得到的模型效果在 97.5% 附近,在逐渐了解飞桨后,开发者可以通过调整其中的训练参数来提升模型的精度。 与Serverless 架构结合 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...
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...