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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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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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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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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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)
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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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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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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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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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
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2024-08-10 11:05:49
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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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人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。业内也不乏顶尖公司提供的可直接调用的API、SDK，但这些往往面临着定制化场景泛化效果不好、价格昂贵、黑盒可控性低、技术壁垒难以形成多诸多痛点。而今天小编要给大家推荐的是一个完全开源免费的、覆盖人、车、OCR等9大经典识别场景、在CPU上可3毫秒实现急速识别、一行代码就可实现迭代训练的项目Pa
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2024-08-10 11:03:17
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通用场景OCR文本识别任务-baseline学习（PaddleOCR）一、安装环境和下载数据集二、训练模型三、预测结果四、其他链接： baseline地址“英特尔创新大师杯”深度学习挑战赛 赛道1：通用场景OCR文本识别任务 比赛地址一、安装环境和下载数据集1.首先要安装相应的cuda和cudnn这就不多说了,比如我的是cuda10.2和它对应的cudnn 2.从官网安装paddlepaddle
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2024-05-25 13:10:23
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背景1：在这篇文章编写之前使用到的工具并不是opencv，而是java原有的工具BufferedImage。但因为在使用过程中会频繁切图，放大，模糊，所以导致的jvm内存使用量巨大，分秒中都在以百兆的速度累加内存空间。这种情况会让程序卡顿，频繁的发生full gc。增加了jvm宕机的不确定性，也给自己埋下了定时炸弹。在不断摸索后一直不能解决这个高内存使用率的问题。而这又关乎到程序的稳定，于是在近日
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2024-06-07 13:49:10
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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
cobver (mingpai_rec_converter.py paddleOCR模型转pytorch模型)make_data.py （生成train.txt文档)
## 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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PaddleOCR 中，det、rec、cls 分别代表 OCR 流水线中的三个关键模块。 1. det - 文本检测（Text Detection） 功能 定位：在图像中找出文本所在的位置 边界框：为每个文本区域生成边界框 文本行检测：检测文本行或单词的位置 from paddleocr impo ...
# 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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# 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
