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...
如果前面的东西都安装没有问题后,那么安装PaddleOCR就变的十分简单了,前面有提到,PaddleOCR是PaddlePaddle的小老弟,那么PaddleOCR也可以算是Paddlehub的小老弟,有了Paddlehub,安装相应的OCR框架就是一句命令的事情。 在安装之前有一个小科普,PaddleHub现已开源OCR文字识别的预训练模型主要有两种:移动端的超轻量模型、服务...
Building wheel for opencv-python (pyproject.toml) # 安装 PaddlePaddle python -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 安装 PaddleHub Mac 电脑上终端会感觉卡死的状态,可以添加 --verbose,查看进度 pip install paddlehub -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple...
在Python 项目中,调用paddlepaddle+paddleocr包。 在C++项目中,调用一个可执行文件。(由编译PaddleOCR中的deploy/cpp_infer下的代码形成) Paddle OCR 提供了一个通过编译deploy/cpp_infer下的代码为ppocr.exe,然后通过命令行调用获取 OCR 的结果。 具体过程见:服务器端 C++预测 其它方法: 使用Python 写一个 RESTful...
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/best_accuracy" ...
Paddle OCR 提供了一个通过编译 deploy/cpp_infer 下的代码为 ppocr.exe,然后通过命令行调用获取 OCR 的结果。 具体过程见: 服务器端 C++预测 其它方法: 使用Python 写一个 RESTful 服务,然后让 C++项目调用这个服务功能。 这里主要介绍一个更加直接的方法: 将deploy/cpp_infer 的源码引入到我们的 C++项目。
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=...
使用paddlepaddle做OCR识别 简介: 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;...
在Python 项目中,调用 paddlepaddle + paddleocr 包。 在C++项目中,调用一个可执行文件。(由编译 PaddleOCR 中的deploy/cpp_infer 下的代码形成) Paddle OCR 提供了一个通过编译 deploy/cpp_infer 下的代码为 ppocr.exe,然后通过命令行调用获取 OCR 的结果。 具体过程见: 服务器端 C++预测 其它方法: 使用Py...
paddlepaddle使用笔记——使用自己的数据训练ocr模型.pdf,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