1.加密public static String Encrypt(String sSrc, String sKey) throws Exception {
if (sKey == null) {
System.out.print("Key为空null");
return null;
}
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2024-09-10 11:20:42
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# 使用 PaddleOCR 的 Java 项目方案
## 一、项目背景
随着人工智能技术的快速发展，文字识别（OCR）已被广泛应用于各个领域。PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 的开源文字识别工具，具有优秀的识别效果和丰富的模型支持。本文旨在介绍如何将 PaddleOCR 集成到 Java 项目中，从而实现对图像中的文本进行识别。
## 二、项目目标
本项目的目标是
# 项目方案：Java如何使用PaddleOCR
## 1. 项目背景和目标
在现实生活中，我们会遇到很多需要识别文字的场景，比如图像中的文字识别、文档的识别等。PaddleOCR是一个基于深度学习的开源OCR工具库，可以用于实现文字识别任务。本项目的目标是使用Java语言结合PaddleOCR实现文字识别功能。
## 2. 技术选型
- Java：作为项目的主要开发语言，用于实现与Paddl
原创
2023-11-30 11:32:57
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1、PaddleOCR介绍
百度深度学习框架PaddlePaddle开源的OCR项目PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力使用者训练出更好的模型，并应用落地。PaddleOCR包含丰富的文本检测、文本识别以及端到端算法。PaddleOCR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（4.1M）+识别
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2023-09-15 17:52:49
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开始学习Java~一、Java简介
Java编程语言是一种简单、面向对象、分布式、解释型、健壮安全、与系统无关、可移植、高性能、多线程和动态的语言。
Java分为三个体系：
JavaSE(J2SE)(Java2 Platform Standard Edition，java平台标准版）JavaEE(J2EE)(Java 2 Platform,Enterprise E
# PaddleOCR：使用Java进行光学字符识别
随着人工智能的快速发展，光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）技术在各个领域都得到了广泛的应用。OCR技术可以将图片中的文字转换为可编辑和可搜索的文本，为用户提供了极大的便利。PaddleOCR是百度开发的一款基于深度学习的OCR框架，它具有高准确率和高鲁棒性，可以应用于多种场景。
本文将介绍如何
原创
2024-01-20 11:27:31
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目录本文实现在windows平台下依靠现有资源来搭建一个图片文字识别的WebAPI，便于其他项目通过Post方式将图片进行Base64编码后传到该API，能够得到图片中的文字信息第一步：安装Python环境第二步：安装 opencv-python第三步：安装 paddleocr第四步：安装 paddlepaddle 第五步：安装 Flask&nb
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2024-06-21 10:47:16
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# 使用 Java PaddleOCR 实现文本识别的步骤指南
PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的OCR（光学字符识别）系统，它可以提取图像中的文本。本文将引导您通过简单的步骤来实现 Java 中的 PaddleOCR，以便您能够顺利地进行文本识别工作。
## 整体流程
下面的表格概述了实现 Java PaddleOCR 的整体步骤：
| 步骤
# 使用Java调用PaddleOCR进行文本识别
PaddleOCR是一款基于PaddlePaddle框架的高效光学字符识别（OCR）工具，支持多种语言的文本检测与识别。从图像中提取文本信息在许多应用场景中都有很高的实用价值，例如文档数字化和信息提取等。本文将介绍如何在Java中使用PaddleOCR进行文本识别。
## 1. PaddleOCR概述
PaddleOCR提供了多个预训练模型
原创
2024-09-25 07:29:13
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# Java项目使用paddleOCR的配置
## 概述
paddleOCR是一个基于PaddlePaddle的开源OCR工具，它提供了丰富的预训练模型和API接口，可以用于识别图片中的文字。本文将介绍如何在Java项目中配置和使用paddleOCR。
## 配置步骤
### 1. 下载和安装PaddlePaddle
paddleOCR依赖于PaddlePaddle深度学习框架，因此首先需要
原创
2023-12-19 11:45:50
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PP-OCRv1PP-OCR中，对于一张图像，需要完成以下3个步骤提取其中的文字信息： 使用文本检测方法，获取文本区域多边形信息（PP-OCR中文本检测使用的是DBNet，因此获取的是四点信息）。对上述文本多边形区域进行裁剪与透视变换校正，将文本区域转化成矩形框，再使用方向分类器对方 向进行校正。基于包含文字区域的矩形框进行文本识别，得到最终识别结果。经过以上3个步骤便完成了对于一张图像
文字检测关键要点: 配置文件、预训练模型、数据加载实际使用过程中，建议加载官方提供的预训练模型，在自己的数据集中进行微调，关于检测模型的微调方法也可以选择加载backbone预训练模型再训练，不过收敛速度会很慢 微调指令(推荐):python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml \
前言上一篇《飞桨PaddleOCR C++预测库布署》按照官方的流程做的，最后生成的为exe文件，真正调用时还需要将处理好的图片保存后本地再运行读取后才能识别，本篇就来看看如何把PaddleOCR的源码重新编译成动态库，供OpenCV的Demo调用。实现效果Q1OCR识别效果怎么样？做成动态库后，通过前一章提取的华容道图像，直接再进行OCR识别，说实话，自己感觉这个效果并不有达到我的预期。当然我觉
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2024-08-07 09:18:40
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# 使用Java项目整合PaddleOCR的步骤指南
PaddleOCR 是一个使用深度学习技术实现光学字符识别（OCR）的工具，可以帮助你从图像中提取文本信息。将 PaddleOCR 与 Java 项目结合起来可以使你的应用程序具备强大的文本识别功能。下面，我们将从整体流程开始，逐步带你实现这个目标。
## 整体流程
我们可以将整个实现过程简化为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
1. 准备工作1.1 文件准备 可以看到一个example_data的文件夹，里面主要就是这么几个文件夹。 如果想使用这个现有的example来产生自己的数据，需要做这么几个事情bg文件夹，存放要产生的图片的背景（图片颜色不重要，因为产出的图都是灰度图）
char文件夹 默认有两个txt文件，chn.txt和eng.txt，里面放的就是要产生的 文本的字符，一行一个（我做数
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2023-08-16 16:33:32
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# PaddleOCR Java使用教程
PaddleOCR是基于PaddlePaddle开发的一个开源OCR工具库，提供了多种文字识别功能。它支持多语言文字识别、关键字检测、图像文字方向检测等功能，可以广泛应用于文字识别、自然语言处理等领域。本文将介绍如何使用PaddleOCR的Java版本，并提供一些示例代码。
## 安装与配置
首先，我们需要在本地环境中安装Java和Maven。然后，
原创
2024-01-19 05:16:36
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# Java PaddleOCR 使用教程
PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的光学字符识别（OCR）工具，支持多种语言的文本识别。本文将介绍如何在 Java 中使用 PaddleOCR，并提供代码示例和相关的序列图与旅行图。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了以下软件：
- Java JDK 8 或更高版本
- Maven
- Padd
工作中，我们常常会遇到跨语言平台的加密解密算法的交互使用，特别是一些标准的加解密算法，都设计到数据块Block与填充算法的 问题，例如C#与JAVA中的常见的填充算法如下： .Net中的填充算法： 成员名称说明ANSIX923ANSIX923 填充字符串由一个字节序列组成，此字节序列的最后一个字节填充字节序列的长度，其余字节均填充数字零。 下面的示例演示此模式的工作原理。假定块长度
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2024-08-17 23:55:37
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享元模式：“享”就是分享之意，指一物被众人共享，而这也正是该模式的终旨所在。享元模式有点类似于享元的目的是为了减少不会要额内存消耗，将多个对同一对象的访问集中起来，不必为每个访问者创建一个单独的对象，以此来降低内存的消耗。下面我们来看一个简单的例子：建筑接口：JianZhu1 public interfaceJianzhu {2 voiduse();3 }体育馆实现类：TiYuGuan1 publ
第1步，安装环境安装paddlepaddle-gpu
安装CUDA 10.0对应的飞桨2.0.0，GPU版本：# 创建虚拟环境
conda create -n paddle_env python=3.7
# 进入虚拟环境
activate paddle_env
# 安装paddlepaddle-gpu
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0r
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2023-10-23 10:25:43
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