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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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
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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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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# 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
# PaddleOCR部署Java调用
> 本文介绍了如何通过Java调用PaddleOCR模型进行部署。我们将通过一个简单的示例来演示如何使用PaddleOCR库对图片进行文字识别。
## 什么是OCR？
OCR（Optical Character Recognition）光学字符识别技术，是指将印刷体的文字转化为可以被计算机处理的文本数据的技术。
原创
2024-01-26 16:31:29
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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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百度PaddleOCR字符识别推理部署（C++）因工作项目需要用到PaddleOCR字符识别，踩过的一些坑，在此记录，便于后面的人少踩些坑一、前期准备工作：（1）OpenCV4.2.0（可以使用其他版本，一定要先把CV库配置好，不然会出错）（2）下载Cmake 3.17.5（可以使用其他Cmake版本）（3）Visual Studio 2017(可以使用其他vs版本,根据自己的情况来定)（4）分别
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2024-06-03 15:28:40
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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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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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本文将使用ssd_mobilenet_v1_voc算法，以一个例子说明，如何利用paddleDetection完成一个项目----从准备数据集到完成树莓派部署，项目用到的工具是百度的AI Studio在线AI开发平台和树莓派4B 全部资料已经都打包在这里（PaddleDetection、Paddle-Lite-Demo、Paddle-Lite、opt）↓ 链接：https://pan.baidu.
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2023-12-19 06:56:49
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edgeboard部署-PaddleX快速上手-MobileNetV2图像分类当前教程文档基于PaddleX静态图版本（低于2.0.0)，如使用最新PaddleX动态图版本，请参考教程PaddleX 2.0快速上手CV模型训练。PaddleX简介：PaddleX是飞桨全流程开发工具，集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身，打通深度学习开发全流程，并提供简明易懂的Pyth
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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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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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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