PaddlePaddle学习笔记5人流密度检测试题说明近年来，应用于监控场景的行人分析视觉技术日益受到广泛关注。包括人体检测、人体属性识别、人流密度估计等技术在内的多种视觉技术，已获得在居家、安防、新零售等多个重要领域的广泛应用。其中作用于人流密集场景的人流密度估计技术（crowd density estimation）因其远高于肉眼计数的准确率和速度，已广泛应用于机场、车站、运营车辆、艺术展馆等
PaddleOCR Linux-centos安装与部署1. **运行环境准备**1.1 **参考资料****1.2 PaddleOCR的环境**2. **centos下准备好docker工具****2.1** **备份之前的yum源文件****2.2** **更换yum源为阿里云****2.3** **清除缓存并生成新的缓存****2.4测试发现还是报错****2.5** **添加仓库****2
从效果上看，PP-OCRv2 主要有三个方面提升：在模型效果上，相对于 PP-OCR mobile 版本提升超 7%；在速度上，相对于 PP-OCR server 版本提升超过 220%；在模型大小上，11.6M 的总大小，服务器端和移动端都可以轻松部署。为了让读者了解更多技术细节，飞桨 PaddleOCR 原创团队针对 PP-OCRv2 进行了更加深度的独家解读，希望可以对大家的工作学习有所帮助
paddle环境安装由于c盘爆满我将conda整个移到了d盘在cmd中的代码conda create --prefix==D:\... python使用–prefix==指定了位置 相应的激活也要使用特定路径activate D:\conda\envs\paddle_env然后老老实实按照官网进行下载有多个python.exe文件 这里最好指定python进行，有时候不指定也可以，偶尔会报错的
简介本项目旨在帮助大家在Windows10环境中安装PaddlePaddle-GPU包括:vs环境N卡显卡驱动AnacondaCUDACUDNNPaddlePaddle-GPU欢迎大家遇到什么问题，在评论留言。记录解决后收入错误总结中，帮助大家更少的踩坑。0前言目前windows下飞桨支持的环境： Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)GPU版本支持CUDA 10.1/10.
多线程和并行的理解及区别1、什么是多线程2、什么是并行 由于需要，最近要用到dppo(Distributed Proximal Policy Optimization)算法。 Google deepmind论文中多个机器人传递给中央大脑的是在不同环境收集数据的梯度gradient，然后中央大脑利用得到的梯度进行更新； 而openai的文论用的是单线程，莫烦将这两个结合，写出了多线程的DPP
文章目录1. 简介：速度测试2. paddle 模型转onnx3. onnx转为tensorRT的engine模型4. tensorRT在vs2017中的配置5. 源码 1. 简介：tensorRT是nvdia GPU模型部署的一个框架，似乎只是部分开源，github地址.大多数时候用这个框架去部署模型效果提升还是比较好的。 整个项目依赖项版本如下cuda10.2cudnn 8.4.1tensor
前言因项目需要，调研了一下目前市面上一些开源的OCR工具，支持本地部署，非调用API，主要有PaddleOCR/CnOCR/chinese_lite OCR/EasyOCR/Tesseract/chineseocr/mmocr这几款产品。 本文主要尝试了EasyOCR/CnOCR/Tesseract/PaddleOCR这四款产品。EasyOCREasyOCR官方仓库：https://github.
拍照翻译0 项目描述1 将拍照的图片提取我们关注的主要部分（下图提取前-提取后） 2 OCR获取图片中的文本信息3 调用翻译api将英文-》中文4 考虑到图片太大导致拍摄不全，添加图片拼接 1 opencv 对照片预处理，提识别主图片# 导入所需环境
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import operat
@M1pro 安装 paddleOCR首先安装anaconda通过连接安装https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-MacOSX-arm64.pkg 通过连接下载一直下一步开始新建环境2、安装 PaddlePaddle升级pip
pip3 install --upgrade pip
PaddleOCR 需在 PaddlePaddl
GitHub - PaddlePaddle/PaddleOCR at release/2.1一.环境准备pip3 install --upgrade pip
如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.
1、准备环境1.1 编译opencv库首先需要从opencv官网上下载在Linux环境下源码编译的包，以opencv3.4.7为例，下载命令如下。wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.7.tar.gz
tar -xf 3.4.7.tar.gz最终可以在当前目录下看到opencv-3.4.7/的文件夹。编译opencv，设置opencv源
一、安装python环境1、安装miniconda，过程略。2、创建虚拟环境，名称为：paddle_env# 在命令行输入以下命令，创建名为paddle_env的环境
# 此处为加速下载，使用清华源
conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk
十分钟完成 PP-OCRv3 识别全流程实战项目地址：PaddleOCR github 地址： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCRPaddleOCR是百度开源的超轻量级OCR模型库，提供了数十种文本检测、识别模型，旨在打造一套丰富、领先、实用的文字检测、识别模型/工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。同时PaddleOCR也几经更
介绍光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本材料的图像文件进行分析识别处理，以获取文字和版本信息的过程。也就是说将图象中的文字进行识别，并返回文本形式的内容。例如（该预测效果基于PaddleHub一键OCR中文识别效果展示）：(6)PaddleHub现已开源OCR文字识别的预训练模型（超轻量ppocrmobile系列和通用ppocrserver
使用的环境：Python 3.8Pycharm(IDE)Paddle和PaddleOcr(实现图像识别)CV2实现摄像头抓取与分割成帧，以及最后的显示效果PIL实现TEXT提示的覆盖显示Process与pickle实现数据的序列化与进程间数据传输使用IP摄像头通过RTSP协议调用手机摄像头思路 利用cv2实现摄像头抓取并分割成帧&n
导读时隔数月之后PaddleOCR发版v2.2，又带着新功能和大家见面了。本次更新，为大家带来最新的版面分析与表格识别技术：PP-Structure。核心功能点如下：支持对图片形式的文档进行版面分析，可以划分文字、标题、表格、图片以及列表5类区域（与Layout-Parser联合使用）支持文字、标题、图片以及列表区域提取为文字字段（与PP-OCR联合使用）支持表格区域进行结构化分析，最终结果输出E
百度 paddle OCR百度 paddle OCR 简单使用1、代码下载2、简单测试3、更换模型测试 百度 paddle OCR 简单使用1、代码下载可以直接去paddle OCR的github或者gitee去寻找源码 链接: github链接 链接: gitee链接 下载完成之后，解压压缩包，用pycharm将文件夹作为工程打开 打开后，需要安装各种依赖包，这里提供一种思路 1、创建虚拟环境
2021SC@SDUSC 方向分类器是文本检测矫正的一部分。文本检测一般是检测四个点，通过对四个点的水平变化，把文本框矫正成水平方向，这一步在PaddleOCR中称为几何变换。但是文本框内的输入方向可能不是正向的。方向分类器的作用就是判断水平文本框中的文字是正向的还是倒向的（根据yml配置文件的label_list项可知，文本分类器仅支持这两种）。倒向的文字由方向分类器正向化后再去识别。
推荐开源项目：PaddleOCR2Pytorch —— OCR模型迁移工具项目地址:https://gitcode.com/frotms/PaddleOCR2Pytorch项目简介PaddleOCR2Pytorch 是一个将阿里云开发的PADELE OCR模型转换为PyTorch实现的开源项目。它使得在PyTorch环境中使用和进一步优化PaddleOCR模型变得简单易行，对于熟悉PyTorch但
