深度学习-PaddleOCR环境安装PaddleOCR环境安装官方文档：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/installation.md说明：这里安装的也是可以的，但是安装的是老版本。快速安装按照文档，我们需要如下环境docker（安装：）和nvidia-docker（安装：）前面已经安装了，下面看一下
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2024-08-21 11:55:16
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1. 环境搭建1.1 项目地址https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR1.2 Android Studio安装从官网下载Android studio。安装SDK。3.安装USB Driver。1.3 导入项目Android Studio点击import project。2.从项目文件种选择deploy/android_demo进行导入。 等待Android
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2023-12-13 01:22:03
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Android的Margin和Padding跟Html的是一样的。如下图所示：黄色部分为Padding，灰色部分为Margin。 通俗的理解:Padding 为内边框，指该控件内部内容，如文本/图片距离该控件的边距Margin 为外边框，指该控件距离边父控件的边距对应的属性为android:layout_marginBottom="25dip" android:layout_
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2023-12-04 21:03:25
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相信大家在开发过程中经常需要绘制一些比较简单的图形，例如：分割线、按钮、圆形...等。但是笔者在开发初期总是遇到各种问题，以至于一个简单的效果都实现不了。网上也没有比较全面系统的介绍文章。今天就把自己整理出来的一些东西分享出来，希望可以帮助到一下开发新手，因为毕竟我现在也还算是一个新手嘛。(PS:大神勿喷)简介：Drawable 是 android.graphics.drawable 包下的一个类
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2024-07-29 17:16:31
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文本检测：文本检测(Text Detection)是计算机视觉领域的经典问题，该技术旨在寻求一种可靠方法作为文本识别技术的前端，是目标检测(Object Detection)领域的一个子问题。模型推理输出文本区域需要经过二值化之后使用 opencv 查找轮廓，然后获取最小外接矩形并扩展得到最终的文本区域，后续需要矩形旋转、投影变换等操作作为文本识别的输入。文本识别可以用crnn等各种模型。padd
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2023-08-09 20:18:36
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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
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2024-03-07 17:18:58
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在进行PaddleOCR在Windows上的部署之前，我们首先要了解PaddleOCR是什么以及为什么要在Windows上进行部署。PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的OCR（Optical Character Recognition）工具，可以实现文字识别的功能。而在Windows上进行部署可以让我们在Windows环境下使用PaddleOCR进行文字识别，方便我们
原创
2024-05-16 12:18:31
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# PaddleOCR部署Java指南
PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的OCR（光学字符识别）系统，支持多种语言和各种文本识别任务。本文将指导你如何在Java环境中部署PaddleOCR。我们将分步骤讲解整个过程，提供代码示例和相关注释，帮助你全面理解每一步的含义。
## 部署流程概览
以下是整个部署流程的概览：
| 步骤 | 说明
前提：首先要声明的是，我们的应用都是在阿里云上多机部署的。当然这里不是安利文，而是给有相同问题的朋友一个实践的参考。背景：我在公司处在一个侧重 js 技术方向的团队，后端项目也较多基于 node.js 开发。项目几经更迭也经历了 koa1 --> koa2 --> egg.js 的框架变更。在早期项目依赖 koa 的时候，部署方案就是依赖 gitlab-ci + pm2 的方式做自动化
# PaddleOCR Java部署教程
欢迎来到PaddleOCR Java部署教程！在本文中，我们将为您详细介绍如何通过使用PaddleOCR来实现Java应用程序中的文字识别功能。PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的OCR（Optical Character Recognition）工具，可以用于文字检测、文字识别、文本方向检测等应用。
## 整体流程
在
原创
2024-04-26 10:17:22
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# PaddleOCR部署架构详解
在计算机视觉和自然语言处理的结合中，光学字符识别（OCR）是一个备受关注的领域。PaddleOCR是百度开源的OCR工具，支持多种语言的文字识别，涵盖了文本检测、文本识别、表格识别等多个方面。本文将介绍PaddleOCR的部署架构及其代码示例，并为大家提供一个使用示例。
## 1. PaddleOCR概述
PaddleOCR是一个基于PaddlePaddl
# 使用Docker部署PaddleOCR的完整指南
作为一名新手开发者，如果你希望在本地或服务器上快速搭建OCR（光学字符识别）服务，PaddleOCR是一个强大的工具，而Docker使得部署变得方便高效。本文将为你介绍如何使用Docker部署PaddleOCR，包括每个步骤的详细说明和代码示例。
## 整体流程
下面是使用Docker部署PaddleOCR的步骤概览：
| 步骤 | 描
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
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2024-04-25 12:36:23
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写在前面背景： 飞桨官方提供了PaddleX部署的例子，下面的过程都是参考paddleX和paddleseg，在他们的github仓库都能找到相应的文档。这里只做为学习记录。1、环境CUDA10.1 Cudnn 7.6opencv版本3.4.6PaddleInference 的预测库 C++版TensorRT 6.0.1.5Cmake 3.22.3VS2019 社区版（建议使用vs2019，其他版
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2023-08-13 15:40:44
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官方视频：跨平台图形化部署开发工具实战_哔哩哔哩_bilibili 开始讲部署，首先在paddlex官网，然后点击 “deploy”文件夹 然后：点击“cpp”文件夹 然后：进入后 往下拉 选择部署方式说明 然后：进来之后，往下拉，可以看到paddlex部署指南 然后，进入后 ，往下拉，选择编译指南生
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2023-10-28 23:41:26
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之前作者针对PaddleDetection写过一个系列文章，其中最后一篇是针对PaddlDetection的C++部署方式进行一些改造。这篇文章是根据PaddleX在Github官方的代码以及文档，将C++部署相关代码进行整理，并进行了如下工作： 1、 将官方C++预测代码在Visual Studio下生成解决方案（.sln） 2、 将C++预测代码进行生成dll 3、 使用python调用生成的
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2024-05-14 14:36:23
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文章目录一、分析与选择二、PaddleHub 部署1. GPU 环境描述2. 快速启动服务2.1 准备环境2.2 下载推理模型2.3 安装服务模块2.4 启动服务3. 发送预测请求4. 自定义修改服务模块三、PaddleHub 运行结果四、对接工作 一、分析与选择PaddleOCR 提供 2 种服务部署方式：一种是 PaddleServing 的部署方式, 仅使用 CPU 推理预测在 Windo
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2023-10-09 22:38:25
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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
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2024-04-25 13:23:42
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# PaddleOCR集成Java部署指南
随着人工智能技术的发展，文字识别(OCR)在许多应用中变得越来越重要。PaddleOCR是一个开源的OCR工具包，支持多种语言和场景，非常适合用于各种项目中。如果你正在寻找一种将PaddleOCR集成到Java项目中的方法，本文将提供详细的步骤和代码示例。
## 什么是PaddleOCR？
PaddleOCR是基于PaddlePaddle深度学习框
钉钉杯A赛题是经典的银行卡诈骗预测，在刚看到赛题的时候我就联想到Paddle上的常规赛：MarTech Challenge 点击反欺诈预测。在观察数据之后又联想到NLP的Embedding，由于我懒的再去做特征工程了，就直接结合了Embedding和NN进行模型搭建。在没进行参数调优、网络结构修改、数据均衡等手段的情况下，线下成绩能够直接达到MeanF1-0.9878(各种模型平均水准)，可能在经
