paddleocr.测试没有找到图片

手把手0基础Centos下安装与部署paddleOcr 教程

!!!以下内容为作者原创,首发于个人博客园&掘金平台.未经原作者同意与许可,任何人.任何组织不得以任何形式转载.原创不易,如果对您的问题提供了些许帮助,希望得到您的点赞支持. 0.paddleOcr简介 paddleOcr 是基于paddlepaddle飞桨这一开源的深度学习平台下训练出来的一个轮子,它的作用正如名称:提取并识别图片中的文字.目前paddleOcr 官方已经发布了80+语言的识别模型,针对日常的使用来说是足够了.下面就以官方的中英文通用OCR模型为例,来一步步教大家如何在ce

Caffe学习系列(12)：训练和测试自己的图片--linux平台

Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了goo

caffe学习系列（2）：训练和测试自己的图片

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html 上述主要介绍的是从自己的原始图片转为lmdb数据,再到训练.测试的整个流程(另外可参考薛开宇的笔记). 用的是自带的caffenet(看了下结构,典型的CNN),因为没有GPU,整个过程实在是太慢了,因此我将其改为二分类,只留3,4两类训练测试训练时两类各80张,共160张:测试时两类各20张,共40张. 首先看下solver.prototxt配置文件中各参数的含义 net: "examples

Caffe学习系列(12)：训练和测试自己的图片

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了

Android测试AsyncTask下载图片

package com.example.myact8_async; import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.client.HttpClient; import org.apache.http.client.methods.HttpGet; import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient; i

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学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了

pytorch: 准备、训练和测试自己的图片数据

大部分的pytorch入门教程,都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试.如果我们是自己的图片数据,又该怎么做呢? 一.我的数据我在学习的时候,使用的是fashion-mnist.这个数据比较小,我的电脑没有GPU,还能吃得消.关于fashion-mnist数据,可以百度,也可以点此了解一下,数据就像这个样子: 下载地址:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 但是下载下来是一种二进制文件,并不是图片,因此我先转换成了

使用caffe测试自己的图片

第一种方法是测试批量图片,使用caffe.bin即可,首先要做的是把你的jpg图片转换为LMDB的格式,如何转换呢?用/build/tools/convert_image --resize_width 227 --resize_height 227 图片所在的目录 class.txt LMDB文件生成的目录(注意是目录)即可,这里class.txt是我自己生成的,内容是每个图片的路径. 得到相应的LMDB目录以后,把这个路径填入到prototxt的test layer中的source中,修改一下

xunit测试无法找到testhost或没有可用测试的问题解决方法

xunit进行测试,需要安装如下几个包: Microsoft.TestPlatform.TestHost Microsoft.NET.Test.Sdk xunit.runner.visualstudio xunit 不安装1.2会出现找不到testhost,不安装第三个会出现没有找到可用测试的问题. 另外,测试的类应该放到专门的测试项目中,揉在一起会会导致多个入口点(main函数)的问题.

用python制作训练集和测试集的图片名列表文本

# -*- coding: utf-8 -*- from pathlib import Path #从pathlib中导入Path import os import fileinput import random root_path='/home/tay/Videos/trash/垃圾分类项目/total/' train = open('./trash_train.txt','a') test = open('./trash_test.txt','a') pwd = os.getcwd() +'

python测试开发django-66.图片403forbidden

前言用 django 开发 web 页面,在 HTML 页面上添加图片时,发现本地图片可以正常显示,但是添加一个互联网的图片,却不能正常显示. 本地 static 图片先在本地 static 放一张图片yy.png,html 里面 img 标签设置图片地址为本地图片地址:static/yy.png <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"&

测试页面，页面里边一次加载50张不同的图片，每张5M以上，查看浏览器的内存使用情况

测试页面 1.需要你写个测试页面,页面里边一次加载50张不同的图片,每张5M,查看浏览器的内存使用情况 2.可以10张递增的方式测试 3.图片需要缩放,比如所有图片缩放成600*800的比例目的只是为了测试图片占用浏览器的内存情况测试情况 1.1张图 (google浏览器)没有缩放图情况下,图大小5MB以上,内存占用16MB,包含了浏览器内存,实际占用3MB. PS:空的一个网页13MB 缩放情况下,内存占用19MB,实际占用6MB. 缩放照片不仅仅不会减少内存消耗,反而增加内存消耗.

Ubuntu16.04下caffe CPU版的图片训练和测试

一数据准备二.转换为lmdb格式 1.首先,在examples下面创建一个myfile的文件夹,来用存放配置文件和脚本文件.然后编写一个脚本create_filelist.sh,用来生成train.txt和test.txt清单文件 (caffe_src) root@ranxf-TEST:/workdisk/caffe/examples# mkdir myfile(caffe_src) root@ranxf-TEST:/workdisk/caffe/examples/myfile# vim c

java、selenium、图片滑块验证,底部附本地可测试代码

准备本地Chrome版本对应WebDriver驱动:http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html maven包 <dependency> <groupId>org.seleniumhq.selenium</groupId> <artifactId>selenium-java</artifactId> <version>3.9.0

Web性能优化：图片优化

程序员都是懒孩子,想直接看自动优化的点:传送门我自己的Blog:http://cabbit.me/web-image-optimization/ HTTP Archieve有个统计,图片内容已经占到了互联网内容总量的62%,也就是说超过一半的流量和时间都用来下载图片.从性能优化的角度看,图片也绝对是优化的热点和重点之一,Google PageSpeed或者Yahoo的14条性能优化规则无不把图片优化作为重要的优化手段,本文覆盖了Web图片优化的方方面面,从基本的图片格式选择.到尚未被广泛支持的

精通Web Analytics 2.0 （9）第七章：失败更快：爆发测试与实验的能量

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术第七章:失败更快:爆发测试与实验的能量欢迎来到实验和测试这个棒极了的世界! 如果Web拥有一个超越所有其他渠道的巨大优势,它就是你的实验和失败能以非常低的成本进行的能力. 您可以根据自己的直觉回答关于网站的,产品或运输的成本或者目标网页的布局的问题,也可以借助快速的实验解答它们,在您的网站上实时运行然后客户可以帮助您选择优胜者.实验是快速的,廉价的并且可扩展的.所以不要去猜测; 学着更快地失败. 章节内容一测试选项的

App测试

(1)App独特测试点: 客户端兼容性测试:系统版本.不同深度定制的rom.屏幕分辨率.中断测试.安装.卸载.升级.对其他程序的干扰等需要的一些工具: appnium / lr / jmeter / 打包工具 / 抓包工具等 (2)是否需要搭建环境? 基本不需要,服务端统一搭建部署服务,跟在某个客户端运行关系不大,无需单独部署环境. (3)推荐两个上传App安装包到应用市场的工具网站: ①www.fir.im ②www.pgyer.com (4)网络环境测试: 手机的网络目前主要分为2G.3

android 网络加载图片，对图片资源进行优化，并且实现内存双缓存 + 磁盘缓存

经常会用到网络文件比如查看大图片数据资源优化的问题,当然用开源的项目 Android-Universal-Image-Loader 或者 ignition 都是个很好的选择. 在这里把原来写过的优化的代码直接拿出来,经过测试千张图片效果还是不错的. 免费培训课:http://www.jinhusns.com/Products/Curriculum/?type=xcj 工程目录至于 Activity 就是加载了 1个网格布局 01./** 02.* 实现异步加载和 2级缓

Web前端性能优化之图片优化

我自己的Blog:http://blog.cabbit.me/web-image-optimization/ HTTP Archieve有个统计,图片内容已经占到了互联网内容总量的62%,也就是说超过一半的流量和时间都用来下载图片.从性能优化的角度看,图片也绝对是优化的热点和重点之一,Google PageSpeed或者Yahoo的14条性能优化规则无不把图片优化作为重要的优化手段,本文覆盖了Web图片优化的方方面面,从基本的图片格式选择.到尚未被广泛支持的响应式图片均有所提及. Google

学习OpenSeadragon之一（一个显示多层图片的开源JS库）

OpenSeadragon是一个可以显示多层图片(可放大缩小)的Web库,基于JavaScript,支持桌面和手机. 由于我项目需要,却没有找到任何中文教程,因此在官网上一边学习,一边总结于此. 官网是http://openseadragon.github.io/ ,在官网首页可以看到Demo,一个可以将图片放大缩小拖动的视图框. 以下是第一个例子: 1.库文件下载首先进入官网,点击右上角的下载图标下载ZIP或者TAR格式的库文件压缩包,解压到工程文件夹中. 在工程中我们只需要用到opense

jquery.lazyload.js图片延迟加载(懒加载)--转载

一.插件介绍 jquery.lazyload.js 是一个用 JavaScript 编写的jQuery 插件. 它可以延迟加载长页面中的图片. 在浏览器可视区域外的图片不会被载入, 直到用户将页面滚动到它们所在的位置.这与图片预加载的处理方式正好是相反的.在包含很多大图片长页面中延迟加载图片可以加快页面加载速度.浏览器将会在加载可见图片之后即进入就绪状态. 在某些情况下还可以帮助降低服务器负担. 二.插件作者下载地址 JS下载:http://www.ijquery.cn/js/lazyload

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