PaddleOCR 图片文字提取需求一.裁剪车牌号码区域二.对车牌小图进行处理三.填充边界四.识别步骤 需求 工作上的一个需求，需要把图片中的车牌号码提取出来。如图，车牌在图片固定位置。开始使用pytesseract，对中文识别特别不友好，毕竟是外国人的东西。同事推荐使用PaddleOCR，国人开发的东西就是不一样，识别正确率居然可以达到90%以上。不过两者都存在共性问题，黑底白字无法识别/
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。PaddleOCRPaddleOCR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。
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
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
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
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
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
GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU，其具有以下三个方面的优势：l 并行度高：GPU的Core数远远多于CPU（如G100 GPU有240个Cores），从而GPU的任务并发度也远高于CPU；l 内存带宽高：GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU，如CPU （DDR-400）带宽是3.2GB/秒，而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒；l 运行速度快：G
1.本项目属于pytorch-facenet项目，核心代码是facenet算法，经过1周的代码修改，可以进行入库和识别的连续操作，经过测试，识别效果很好，在GPU环境中可以进行实时摄像头的识别，同时项目将放在百度网盘中供大家免费下载，技术无价，大家一起学习改进！ 2.软件环境大家需要anaconda+pycharm+cuda10.0，这是我的GPU环境。python库包环境如下，大家根据下面的库包
1、安装过程：pip install paddlepaddle如果是安装gpu版本，对应的版本选择参考：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台pip install paddleocr2、应用：import time
import gradio as gr
from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr
import io
import n
一、准备工作Bert作为一个近几年兴起的深度学习模型框架，凭借其在多个数据集中state-of-the-art的表现，在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和计算机视觉（Computer Vision, CV）声名鹊起。BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language U
在GeForce 6800 Ultra中，有多达16组像素着色器流水线， 6组顶点着色器流水线。多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行，也可以独立运行。在单指令多数据流（SIMD）的结构中，单一控制部件向每条流水线分派指令，同样的指令被所有处理部件同时执行。另外一种控制结构是多指令多数据流（MIMD），每条流水线都能够独立于其他流水线执行不同的程序。 GeForce 6800 Ultra的顶
在生产环境中有一个功能，加载数据超过了30秒，于是开始启动优化之路。优化过程大致为：数据同步到本地进行测试找出慢查询的语句查询语句在本地与服务器上分别执行进行对比分析慢查询的原因提出优化解决方案1 数据同步到本地进行测试第一步做的是将数据同步到本地进行测试，毕竟在生产环境中进行测试还是不可取的。本次数据库数据量有12G左右，使用mysqldump来进行数据备份，并通过ftp或者共享文件夹的方式下载
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2023-10-06 19:59:41
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如果电脑操作系统使用时间久了，我们的电脑开机速度就会变的越来越慢，会经常出现卡顿等，影响到我们的工作效率等等。那如果遇到电脑运行速度满怎么解决呢？小编就跟大家聊聊电脑运行速度慢的解决方法。1. 卸载清理软件与垃圾。多用户只管需要使用的软件都往电脑上装，却没有对用不上的软件进行卸载，或者卸载都不干净，主要是注册表信息形成很多残留，所以建议不需要的软件及时卸载，并使用系统优化工具比如360安全卫士这些
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
# Python PaddleOCR GPU 增加识别速度的方法
在使用 Python PaddleOCR 进行文字识别时，如果你的电脑支持并且安装了合适的 GPU，那么可以通过启用 GPU 加速来大大提高识别速度。本文将介绍如何利用 GPU 加速来增加 Python PaddleOCR 的识别速度，并提供相应的代码示例。
## 什么是 GPU 加速
GPU（图形处理器）是一种高性能的并行处
原创
2023-07-23 10:59:24
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Python当前人气暴涨。它在DevOps，数据科学，Web开发和安全领域均有使用。但是在速度方面没有赢得美誉。这里有关于Python比较其他语言如，Java, C#, Go, JavaScript, C++进行性能对比，其中Python是最慢的。包含了JIT(C#, Java)和AOT(C,C++)编译器，也有像解释型语言如JavaScript。注意：文章中我所提到的"Python"均指使用C语
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2023-08-19 11:50:20
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试用阿里云GPU服务器进行深度学习模型训练最近在用PyTorch时发现在本地训练模型速度一言难尽，然后发现阿里云可以白嫖gpu服务器，只要没有申请过PAI-DSW资源的新老用户都可以申请5000CU*H的免费额度，三个月内有效。一、申请试用并创建实例点击试用，完成注册、实名、领取产品，然后前往控制台创建工作空间并授权授权完成，前往默认工作空间创建交互式建模（DSW）实例找到交互式建模（DSW）然后
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
1、GPU综述GPU计算应用： 科学计算：MPI(多进程),OpenMP(多线程) 图像/视频加速：OpenCV(自带GPU加速库) &nbs
