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 import paddlelite.lite as lite import paddlelite.net as net import paddlelite.ocr as ocr_api # This API is only available in
除了基本的文字识别功能外,PaddleOCR还支持多种进阶应用,如批量识别、自定义数据集训练等。 1. 批量识别 你可以通过编写循环语句或利用Python的并发特性,对多个图像文件进行批量识别。 2. 自定义数据集训练 如果你需要识别特定领域的文字(如医学报告、财务报表等),可以使用PaddleOCR提供的数据标注工具和训练脚本,基于自己...
从图中可以看到,PaddleHub支持的模型数量有绝对的优势;而PytorchHub涉及的方向更多,但是每个方向的模型并不多,对CV的支持更多;PaddleHub涉及的方向只有两个,CV和NLP,但是对NLP的支持尤其多,高达22个,不仅包括目前最潮的BERT,还有百度自己研发的知识增强语义表示模型Ernie,在多个中文NLP任务中表现超过BERT,除此之外还有...
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在上面的代码中,我们首先从 paddleocr 包中导入了 PaddleOCR 和 draw_ocr。然后,我们初始化了一个 PaddleOCR 对象。接下来,我们指定了要识别的图片路径,并使用 ocr 方法进行文字识别。最后,我们遍历识别结果并打印出每行的文字信息。如果你想将识别结果可视化,可以使用 draw_ocr 方法:```pythonfrom paddleocr import...