1.1 使用默认模型路径 importcv2frompaddleocrimportPaddleOCR# 使用默认模型路径paddleocr = PaddleOCR(lang='ch', show_log=False) img = cv2.imread('ch2.jpg')# 打开需要识别的图片result = paddleocr.ocr(img)foriinrange(len(result[0])):print(result[0][i][1][0])# 输出识别结果 1.2 设定模型路径 ...
步骤2:安装ocr工具库,首先执行【python -m pip install --upgrade pip】升级pip,然后执行【python -m pip install paddleocr】。 出问题了,大致意思是【PyMuPDF】出问题了,下载的版本跟当前python版本对不上,git上有提出相关的issues,地址是:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/7934,在这个问题下面,...
训练模型后,你可以通过调整超参数、使用不同的优化器或增加数据增强来优化模型性能。你还可以尝试使用预训练模型进行微调。有关更多信息,请参阅PaddleOCR文档。第五步:在移动端使用PaddleLite OCR(可选)如果你希望在移动端使用PaddleLite OCR,你需要将训练好的模型转换为PaddleLite支持的格式。首先,安装PaddleLite: pip...
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,基于自己的数据集进行模型训练。 五、总结 通过本文的介绍,你应该已经掌握了如何使用Python和PaddleOC...
19. 运行pyinstaller main.spec并重复16（用备选paddleocr）、8步，进行测试，报错 20.找到上图文件并...
pythonPaddleOCR使用具体步骤 padding python 三、用numpy.pad()对图像进行填充及简单的图像处理 一、用numpy.pad()对图像进行填 我们都知道在css的盒子模型中,有padding(内边距)这一属性。同css中的padding类似,在numpy中,numpy.pad()可以跟矩阵添加内边距,这一方法在CNN中的卷积层可以用到,可以影响到卷积后矩阵...
安装PaddleOCR pip install “paddleocr>=2.0.1” 二、下载预训练模型 PaddleOCR 分为 Detection(文本检测)、 Direction classifier(方向分类器)和Recognition(文本识别)三部分,因此需要三个模型。官方代码仓中有模型下载地址: 其中文本检测有三个模型,分别是MobileNetV3、ResNet18_vd和ResNet50,其中最常使用的是MobileN...
pip install "paddleocr>=2.0.1" # 推荐使用2.0.1+版本 5. 代码使用 paddleocr默认使用PP-OCRv4模型,具体版本说明如下: 如需新增自己训练的模型,可以在paddleocr中增加模型链接和字段,重新编译即可。 5.1 检测+方向分类器+识别全流程 from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr ...
首先,你需要安装 PaddleOCR。你可以通过 pip 命令来安装: pip install paddlepaddle paddleocr 安装完成后,你可以开始使用 PaddleOCR 进行图片文字识别。以下是一个简单的 Python 代码示例: from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr # 初始化 OCR 模型 ocr = PaddleOCR() # 读取图片文件 image_path = 'your_image...
PaddleOCR 是一个深度学习 OCR 方案，是 PaddlePaddle 预训练的模型。使用步骤如下：安装 PaddleOCR 库：...