2021SC@SDUSC1.PaddleOCR论文分析 PP-OCR是一种实用的超轻型OCR系统。整个PaddleOCR模型仅用3.5M识别6622个汉字;2.8M识别63个字母数字符号。PP-OCR引入了一系列策略来增强模型的能力、减小模型的规模。并给出了相应的烧蚀实验和实际数据。同时，发布了几个预先训练的中英文识别模型，包括文本检测器(使用97K图像)、方向分类器(使用600K图像)和文本识
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2023-12-18 13:26:50
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文章目录1. 准备工作1.1 文件准备1.2 代码修改2. 制作符合PaddleOCR要求的数据集2.1 修改文件夹形式和名称2.2 修改标签文件格式2.3 放到PaddleOCR中3. 额外要注意的点3.1 要不要产含有小数点的图3.2 数据集大小 1. 准备工作1.1 文件准备按照textrenderer-github网站的安装步骤安装完之后， 可以看到一个example_data的文件夹，
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2023-10-16 08:36:25
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Softmax回归(Softmax Regression)最简单的Softmax回归模型是先将输入层经过一个全连接层得到的特征，然后直接通过softmax 函数进行多分类输入层的数据$X$传到输出层，在激活操作之前，会乘以相应的权重$W$,并加上偏置变量 $b$，具体如下：$ y_i = {softmax}(\sum_j W_{i,j}x_j + b_i)$其中 $ {softmax}(x_i)
有一个数字仪表识别的问题，所以要自己先造一些数据，要收集的素材包括字体文件和背景图片文件1. 字体、背景删选1.1 字体1.1.1 标准字体图片业务场景的字体图片：1.1.2 删选字体使用 百度字体编辑器网页版：百度还是有良心的地方的，（这个字体编辑器也可以对ttf文件中不想要的字形进行删除，good） 收集了28种晶体管/数码管字体，为了贴合业务需求，要进一步根据项目中仪表的数字表上的数字类型进
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2024-05-09 16:14:13
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安装 参考百度PaddleOCR的快速安装，记得提前安装gcc就行。（参考PaddleOCR数字仪表识别——3.paddleocr迁移学习3.1部分）1. 数据准备1.1 数据集参考PaddleOCR数字仪表识别——2(New). textrenderer使用及修改使之符合PaddleOCR数据标准1.2 字典PaddleOCR提供了一些默认的字典，位置（PaddleOCR/ppocr/utils
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2023-12-19 17:36:49
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数据集：/PaddleOCR/doc/doc_ch/datasets.md数据合成工具：/PaddleOCR/doc/doc_ch/data_synthesis.md文字识别训练：/PaddleOCR/doc/doc_ch/recognition.md暂时没有自己的数据，只能用开源数据练手。根据recognition.md中的说明一步一步地操作，一般训练都是在Linux下操作的，我是在win10下
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2023-11-02 09:32:15
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目录急速版：做了一个OCR文字识别工具。好了，看到这里就行了，使用方法上面链接里有。-----------------------------------------如果您是普通用户，可以直接使用上面提供打包好的软件；如果您是一名技术爱好者程序员，算法工程师，想了解相关技术，可以继续浏览啦。详细版：最近研究了一下百度开源的OCR算法，很感兴趣，于是在前人的基础上，做了一个OCR文字识别工具。先说一
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2023-12-13 22:17:24
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文章目录1. 数据合成工具1.1 text_renderer1.1.1 尝试使用1.1.1.1 配置过程1.1.1.2 示例结果1.1.1.3 研究提供的example1.1.2 自己使用1.1.2.1 简化文件结构1.1.2.2 替换自己的内容1.1.2.3 确定数据集格式1.1.2.4 产数字图片1.2 text_renderer工具总结1.3 修改labels.json格式1.3.1 制作
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2024-07-25 20:21:42
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通过OCR实现验证码识别本篇将介绍如何通过飞桨实现简单的CRNN+CTC自定义数据集OCR识别模型，数据集采用CaptchaDataset中OCR部分的9453张图像，其中前8453张图像在本案例中作为训练集，后1000张则作为测试集。 在更复杂的场景中推荐使用PaddleOCR产出工业级模型，模型轻量且精度大幅提升。 同样也可以在PaddleHub中快速使用PaddleOCR。一、环境配置本教程
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2024-02-21 15:55:09
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## Python PaddleOCR识别
在现代社会，图像识别技术已经被广泛应用于各个领域。而OCR（Optical Character Recognition）技术则是图像识别中的一种重要技术，它能够将图像中的文字信息转化为可编辑的文本数据。Python PaddleOCR是一个基于深度学习的OCR工具库，它可以帮助我们快速、准确地实现文字识别任务。
### 1. 安装Python Pad
原创
2023-12-07 13:36:21
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# 使用 Python PaddleOCR 进行文本识别的指南
在现代的计算机视觉领域，文本识别（OCR）是一个非常重要的任务。PaddleOCR 是一个强大的开源 OCR 工具，可以帮助我们快速地将图像中的文本提取出来。本文将指导您如何使用 Python 的 PaddleOCR 库进行文本识别，涵盖整个过程，从环境准备到代码实现，确保即使是初学者也能轻松上手。
## 目标
我们的目标是实现
# PaddleOCR：Python识别图片中的文字
在日常生活中，我们常常会遇到需要识别图片中的文字的场景，比如扫描文件、翻译图片、自动化填表等。而在Python领域，有一个名为PaddleOCR的开源项目，可以帮助我们实现这样的需求。本文将介绍PaddleOCR的基本使用方法，并提供一些代码示例来帮助读者快速上手。
## 什么是PaddleOCR
PaddleOCR是一个基于飞桨（Pad
原创
2023-12-28 03:29:33
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引言提起ICNET，就不得不说说ICNET构建的初衷-解决图像语义分割在实时应用中的挑战。图像语义分割（semantic segmentation）是结合了图像分类和对象检测，对图像中的每个像素实现细粒度的分类，就像下面的图中看到的那样，可以对封闭形状区域进行类别标记！得益于深度学习技术的爆发式发展，图像语义分割也进入高速的发展阶段。 &nbs
写给自己：服务器上启动时，jupyter notebook和streamlit都要切换到py37的环境下启动1. 考虑pipeline我现在是只弄好了一个文字识别模型，需要调用现有的 文字检测 模型，来确定文字区域，把区域图片输入到文字识别模型中。其实文档写得很清楚了，看看就知道了,主要有两个。PaddleOCR中文说明文档4.1 方式1 直接使用PaddleOCR包前提： 安装whl包 pip安
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2024-02-29 07:37:50
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# 基于PaddleOCR的表格识别：Python示例与应用
在数据处理和信息提取领域，表格的识别与解析是一个重要问题。随着人工智能技术的发展，光学字符识别（OCR）技术逐渐成熟。PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的OCR工具，支持多种语言的文本识别和检测，尤其在处理表格时表现出色。本文将介绍如何使用PaddleOCR进行表格识别，并提供详细的代码示例。
## 1
# 使用PaddleOCR在Python中识别表格
在现代信息时代，数据的获取和处理成为了一项重要的技能。而在这一过程里，表格作为数据的常见表现形式，经常需要被识别和解析。本文将向大家介绍如何利用 **PaddleOCR** 这一工具在Python中进行表格的识别，并讲解相关的代码示例。
## 什么是PaddleOCR？
[PaddleOCR]( 是一个基于深度学习的图像文字识别（OCR）开
随着人工智能和机器学习的发展，OCR（光学字符识别）技术得到了广泛的应用，其中PaddleOCR作为一个优秀的开源工具，受到了越来越多开发者的关注。尽管PaddleOCR强大的识别能力使其在各种应用场景中表现出色，但部分用户反馈在实际项目中，它的识别速度可能较慢，这显然影响了用户体验。因此，如何提高“PaddleOCR Python识别速度”便成为了关注的焦点。
## 背景描述
PaddleO
放暑假了，但是还没有期末考试。这个学期也算是学了不少神奇的东西，那就先回顾整理一下吧。先是跟着学长的步骤使用百度的paddlepaddle框架进行入门学习，以后应该会转移到pytorch框架。首先就是深度学习之中的“hello world”使用MINST中的数据集进行手写数字识别。分为几个步骤吧：1、环境搭建2、学习历程 一、环境搭建（又一次折腾了许久）本机环境：win11，
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2024-07-18 15:02:17
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# Python PaddleOCR 识别文字
## 引言
在现代社会中，文字识别技术已经得到了广泛应用。文字识别技术可以将图片或者其他非文本形式的数据转换为可读的文本数据，方便人们进行进一步的处理和分析。Python PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 的文字识别工具，它可以用来实现中文、英文和数字字符的识别。本文将介绍如何使用 Python PaddleOCR 进行文字
原创
2023-09-15 07:06:45
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# Python PaddleOCR 表格识别
## 引言
在日常工作中，我们经常遇到需要从图片或扫描件中提取表格数据的需求。传统的表格识别方法需要人工标注训练数据，并且对于特殊格式的表格识别效果不佳。然而，随着深度学习技术的发展，利用神经网络进行表格识别成为了一种更加准确且高效的方法。Python PaddleOCR 是一个基于PaddlePaddle深度学习框架开发的OCR工具，它集成了多种
原创
2024-01-11 07:55:07
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