由此，通过结合对象检测、OCR 和 LLM，我们能够创建出强大而有效的数据处理管道，尤其在对精度有高要求的应用中格外重要。总结来看，通过将定制训练的 YOLOv10 模型与 EasyOCR 联手，并再通过 Ollama 的 Llama 3.1 来增强输出，不仅提升了文本识别的工作流程，亦在复杂图像或视频文本的检测、OCR 结果的清理及后续...
这一步是连接YOLO和OCR的关键。 3. OCR识别 将裁剪后的文字图像块输入到OCR系统中进行识别。OCR系统会对图像中的文字进行预处理(如二值化、去噪等),然后利用深度学习模型进行字符分割和识别。 4. 后处理与结果输出 OCR系统识别出的文字可能需要进行后处理(如拼写校正、格式调整等),以提高最终结果的可用性。处理...
法三:数字识别模型 2.1.2 调优或者重新训练 调优的话,当然是包括3个方面:(1)数字区域识别 (2)ocr (3)后处理 首先检查一下当前detect的效果: 2.1.2.1 在数字区域识别上: (1)覆盖区域不全影响检测效果 (2)竖式排布效果差检测 我的想法是通过opencv仿射变换增加竖直图像排布的图片 上诉两个问题刚好是同一张图...
还有就是预训练模型的路径:/home/ma-user/ocr/ch_PP-OCRv4_det_server_train/best_accuracy.pdparams 3、开始训练 python tools/train.py -c /home/ma-user/ocr/PaddleOCR-main/configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_teacher.yml 训练完后评价指标如上所示。 01,32,,24452000000072431205,347.00,2024061...
要开始训练 OCR,首先需要修改配置文件。你将在名为「yolov3.cfg」的「cfg」文件夹中获得所需的配置文件。在这里,你需要更改批大小、细分、类数和筛选器参数。按照文档中给出的配置文件中所需的更改进行操作。 我们将开始训练,预先训练 darknet-53,这将有助于我们的模型早日收敛。
1. 训练自定义YOLOv10模型的数据集 提高OCR性能的第一步结合对象检测是,在您的数据集上训练一个定制的YOLO模型。YOLO(You Only Look Once,简称YOLO)是一个强大的实时对象检测模型,它将图像分割成网格,从而能够在一次传递中识别多个对象。这种方法非常适合检测图像中的文本,特别是在您希望隔离特定区域以提升OCR效果...
在准备好数据集后,接下来需要训练YOLOV8目标检测模型和OCR字符识别模型。训练过程包括数据预处理、模型加载、超参数调整、迭代训练等步骤。 数据预处理阶段需要对输入图像进行必要的尺寸调整、归一化等操作,以满足模型的输入要求。模型加载阶段则加载预训练的YOLOV8模型和OCR模型,并在此基础上进行微调以适应车牌识别任务...
为了训练YOLO目标检测模型和OCR字符识别模型,需要准备大量的带有标记的集装箱图像数据集。数据集应包含各种环境下的集装箱图像,如不同光照条件、角度、遮挡情况等,以确保模型的泛化能力。本文采用中科大团队建立的CCPD数据集作为训练数据集的一部分,同时结合自行采集的集装箱图像数据进行补充和扩展。
将对象检测技术融入 OCR 的第一步是为数据集训练自定义的 YOLO 模型。YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时对象检测模型，它会将图像分割成网格，从而在一次前向传递中识别多种物体。这个方法特别适合检测图像中的文本，尤其想通过隔离特定区域以改善 OCR 的效果。这次，我们将使用预标注的书籍封面数据集进行...
本文研究了基于YOLO与OCR算法融合的集装箱文字识别技术。通过图像预处理、目标检测、字符识别等步骤,实现了对集装箱箱号的自动识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别精度和鲁棒性,适用于多种复杂场景。 未来,我们将继续优化算法和模型,提高识别精度和速度。同时,我们将探索更多应用场景,将集装箱文字识别技术应用于...