@ 目录 PaddleOCR简介 环境配置 PaddleOCR2.0的配置环境 Docker 数据集 文本检测 使用自己的数据集 文本识别 使用自己的数据集 字典 自定义字典 添加空格类别 文本角度分类 文本检测 训练 模型准备 启动训练 断点训练 指标评估 测试检测效果 文本识别 启动训练 评估 预测 文本角度分类 训练 启动训练 数据增强 训练 评估 预测 配置文件说明 Global Optimizer (ppocr/optimizer) Architecture (ppocr/modeli…

​ 前言: OCR文字识别在目前有着比较好的应用,也出现了很多的文字识别软件,但软件是面向用户的.对于我们技术人员来说,有时难免需要在计算机视觉任务中加入文字识别,如车牌号识别,票据识别等,因此软件对我们是没用的,我们需要自己实现文字识别. 在文字识别方面,主要有两款主流的开源框架Tesseract和EasyOCR.本文讨论了 Tesseract 和 EasyOCR 使用 Python API 之间的主要区别,包括安装.使用示例.准确率和推理速度方面的对比. 使用示例 Tesseract 安装:…

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介绍 PaddleOCR 是一个基于百度飞桨的OCR工具库,包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,单模型支持中英文数字组合识别.竖排文本识别.长文本识别.同时支持多种文本检测.文本识别的训练算法. 本教程将介绍PaddleOCR的基本使用方法以及如何使用它开发一个自动搜题的小工具. 项目地址: https://gitee.com/puzhiweizuishuai/OCR-CopyText-And-Search OR https://github.com/PuZhiweizuishuai/OC…

简要介绍 用户批量上传需要识别的照片,上传成功后,系统会启动Hangfire后台Job开始调用PaddleOCR服务返回结果,这个过程有点类似微服务的架构模型. PaddleOCR PaddleOCR是百度AI团队开源的一个项目,应该是目前所有免费开源OCR项目中识别效果最好的,具体可以通过PaddleOCR了解,如果你没有Python的开发经验,可能在环境部署上会遇到一些问题,但几乎都能找到解决方案. Demo https://razor.i247365.net/invoices/index…

关注「WeiyiGeek」点我,点我 设为「特别关注」,每天带你在B站玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 文章目录 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 EasyOCR 参考来源 0x01 安装部署 环境依赖 环境安装 方法参数 0x02 实践案例 批量识别行程码图片 0x03 入坑出坑 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 Q: 什么是 EasyOCR ? 描述: EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的…

一.各种部署方式特点及注意事项 简称 hubserving=PaddleHub Serving pdserving=PaddleHub Serving hub install =指通过paddlehub库直接安装部署服务 部署方式 都是基于Docker进行部署,Docker环境搭建参照该博文 如果你对Docker比较熟悉,可以直接拉取该项目,对应的方式及版本都做了归类 git pull https://github.com/steinvenic/PaddleOCR-Docker.git 如果被墙…

本文首发我的个人博客:paddleocr安装教程快速开始 1. 安装Python环境 wget https://mirrors.huaweicloud.com/python/3.8.5/Python-3.8.5.tgz 下载后,解压,编译,安装,即可. 2. 安装paddle-gpu 简单文档:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/quickstart.md 官方文档:https://www.pa…

下载解压安装 wget http://npm.taobao.org/mirrors/python/3.7.6/Python-3.7.6.tgztar xvf Python-3.7.6.tgzcd Python-3.7.6/./configure --with-ssl && make && sudo make install 软连接 sudo ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/pythonsudo ln -s /usr/local…

官方建议使用他们的docker镜像,所以我们按照他们建议的来. 环境搭建其实很简单,其实不需要在宿主机上配置cuda及cudnn,只需要保证宿主机上的cuda大于docker镜像中的就可以了. 所以我们直接安装最新版的显卡驱动就可以了,最重要的是下面的三步,对于想尝鲜的同学来说,这个环境是最重要的,因为不管你想部署CPU还是GPU版本的, PaddleHub Serving方式还是PaddleServing,我都准备好了Dockerfile文件,对应的模型文件及三方库我也都放在自己的仓库里了,(…