官网参考文档安装python环境使用paddlepaddle需要先安装python环境，可以通过anaconda一键安装python环境 anaconda下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=DQ: 为啥用anaconda?用 anaconda 新建一个虚拟环境（paddlepaddle 和 pa
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2024-08-08 09:11:33
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在处理语料的时候，由于之前的主要武器是java，而业务部门给的数据格式都是excel的，在用java处理的时候，尤为麻烦，还要用poi第三方jar。所幸python有pandas这个强大的库，所以必须要系统的看一下这个库的使用。pandas是一个开源的，BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。1、使用pandas首先导入库import pandas as
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2023-12-24 12:48:46
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# PaddleOCR Python 加载模型指南
在本篇文章中，我们将介绍如何在 Python 中加载 PaddleOCR 模型。这一过程通常可以分为几个基本步骤，下面是一个清晰的流程表格，帮助你理解整个过程。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 PaddleOCR |
| 2 | 导入所需的库 |
| 3 | 加载
在这篇博文中，我将分享如何使用 Python 调用 PaddleOCR 模型。PaddleOCR 是一个基于深度学习的 OCR（光学字符识别）工具，能够高效地识别文本。以下内容包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化，保持编排逻辑清晰的同时，通过多种图表使得内容更加直观易懂。
### 环境准备
首先，我们需要确保 Python 环境已经准备好，并安装 PaddleOCR
介绍基于飞桨的OCR工具库，包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。相关链接PaddleOCR项目地址飞桨开源深度学习平台效果展示页面中文OCR在线体验地址中文OCR模型快速使用特性超轻量级中文OCR模型，总模型仅8.6M
单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别检测模型DB（4
模型训练一、预训练模型下载二、训练模型2.1 使用 CPU 进行模型训练2.1.1 不使用预训练模型2.1.2 使用预训练模型2.2 使用 GPU 进行模型训练2.2.1 不使用预训练模型2.2.2 使用预训练模型进行训练2.3 模型恢复训练2.3.4 模型评估2.4 基于Linux + GPU的模型训练与评估2.4.1 模型训练2.4.2 模型微调2.4.3 模型恢复训练2.4.4 模型评估三
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2023-11-27 20:27:31
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何成功配置 Python PaddleOCR 的离线模型。这项任务对于需要在没有网络环境下进行文本识别的用户尤为重要。以下是我们解决“python PaddleOCR 离线模型配置”问题的详细步骤。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保硬件和软件的兼容性。以下是所需的软硬件要求：
| 组件 | 最低要求 | 推荐要求
在本文中，将详细介绍如何使用 Python 的 PaddleOCR 框架来加载和运行本地模型。PaddleOCR 是一个强大的光学字符识别（OCR）工具，支持多种语言的文字识别。通过使用本地模型，我们可以避免网络延迟并提高文本识别的速度和准确性。以下是实现过程中的各个步骤，从环境准备到扩展应用。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows 10 / Ubunt
文章目录前言训练模型加载模型保存模型预测 前言本系列教程中，前面介绍的都没有保存模型，训练之后也就结束了。那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型，用于之后预测或者恢复训练，又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。训练模型在训练模型的过程中我们可以随时保存模型，当时也可以在训练开始之前加载之前训练过程的模型。为了介绍这三个保存模型的方式，一共编写了三个Python
# Python PaddleOCR 模型下载与使用指南
在人工智能的浪潮中，光学字符识别（OCR）技术受到了广泛关注。PaddleOCR 是一款由百度飞桨团队开发的开源 OCR 工具，支持多种语言的文本识别和文本检测，且具有较高的准确性和易用性。在本文中，我们将探讨如何下载、安装和使用 PaddleOCR 模型，并提供具体的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始使用 PaddleOCR
今天写的是图像，视频的加载与保存1.图像，数字图像，像素1.图像图像：定义为二维函数f(x,y),其中，x,y是空间坐标，f(x,y)是点（x,y）的幅值灰度图像：是一个二维灰度（或亮度）函数f(x,y)彩色图像：由三个（如RGB,HSV）二维灰度（或亮度）函数
RGB：R，红，G，绿，B，蓝HSV：H，色调，S，饱和度，V：明度2.数字图像数字图像：像素组成的二维排列，可以用矩阵表示单色（
我们非常高兴发布了PaddlePaddle V0.10.0版，并开放了新的Python API。之前在v0.9.0版，完成一个训练或预测任务至少需要两份python文件，分别是定义数据生成器和定义网络拓扑结构的文件。用户通过运行paddle_trainer的C++程序来启动PaddlePaddle任务，该程序调用Python解释器来运行定义网络拓扑结构的文件，然后通过迭代加载数据生成器提供的小批量
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2023-10-17 20:13:26
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paddleOCR模型训练&评估&测试教程目录paddleOCR模型训练&评估&测试下载工具安装及使用下载迅雷使用迅雷下载文件文本检测模型资料准备下载数据集下载标注文件 组织数据集路径开始训练下载预训练模型组织预训练模型路径确定配置文件路径修改配置文件1修改配置文件2开始训练模型评估 修改配置文件指定评估的数据集和标签路径进行评估模型测试 &n
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2023-10-09 21:34:21
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本文是基于Python+Appium进行详细描述APP自动化测试环境搭建。链接：https://pan.baidu.com/s/1xRwB7RTW8kGdfv5dJhLp-Q 提取码：dbiy一、安装Pythonpython下载地址：可以去python官网：https://www.python.org/下载对应机器的安装包。以下版本可以任意选择进行下载。双击已下载的python安装包，出现如下图所
大家好，小编为大家解答python如何安装第三方库pip的问题。很多人还不知道python如何安装pygame模块，现在让我们一起来看看吧！ 1.安装turtle提示错误：Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1仔细查看安装turtle出错的错误信息，可以看到是个语法错误。pip在下载turtle 0.0.2包后，会解
无规矩不成方圆。编写代码也是，如果没有大概的框架，管理代码将会是一件很头疼的事。先看看笔者以前写的python脚本：如果只有一个用例，这样看着好像挺整洁的。但是当用例越来越多后，如果元素定位发生了改变，那你将要在多个类、多个方法中，去寻找那个元素，然后一个一个修改，这将耗费很多时间。引入PO设计模式后，管理代码将会很轻松。什么是PO设计模式？PO设计模式是一种业务流程与页面元素操作分离的模式；这意
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2024-08-02 17:51:10
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1、Paddle模型字典形式存储paddle保存模型参数是parambase格式，paddle.save对要保存的字典对象的值会进行解码，对于parambase格式会进行转换。如果我们保存的格式是{‘model’: model.state_dict()}，字典的值是字典（相当于2级字典），该2级字典的值是模型参数（parambase格式），但是paddle.save只对字典的值进行解码，对于该2级
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2024-01-21 02:31:15
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标注好数据集后 分为训练集、测试集 数据集格式需要与配置文件一致，为了方便，我直接使用以下格式。PaddleOCR主目录下，自己新建文件夹：car_plate_images/images_det train、test、里面是图片 det_label_test、det_label_train、是标签文件 注意：标注好的标签文件，txt文件内的图片名称前面是不需要路径的，删除多余路径，我才能正常训练。
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2023-10-12 09:57:28
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文章目录1. 介绍1.1 工具简介1.2 TextRender和StyleText1.3 结论2. 使用2.1 StyleText使用2.1.1 安装（其实就是下载模型）2.1.2 简单使用2.2 不理想原因分析2.2.1 风格图问题2.2.2 语料长度问题2.3 字体2.4 StyleText代码结构 使用StyleText字体+背景生成某种风格的图片（数据合成） github链接（Padd
因测试工作需要，想弄下ocr自动识别验证码，然后又想起了PaddleOCR，但是不知道官方提供的几种模型对目前的验证码识别效果如何，就在windows电脑上，先调试一把；需求：自动识别验证码参考： 部署手册https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/doc/doc_ch/environment.md 安装如
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2023-10-17 12:06:08
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