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PaddleOCR,一款文本识别表现出众的识别Python库!
在本文中,序源我们将深入探讨一款名为PaddleOCR的图片OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库。文字相较于传统的识别Tesseract,它基于深度学习技术,序源提供了更佳的图片识别效果,尤其是文字vc源码c对于复杂文本,如多语言、识别斜体和小数点的识别。官方已预先提供了训练好的权重,无需用户自行训练,大大降低了使用门槛。
在测试中,我们发现PaddleOCR在官方介绍的展示中,即使面对复杂场景,如优惠券中的文字,也能准确识别。模型的特性包括对文本块区域检测及标注,其识别性能稳定,无论是贺卡制作源码简单的还是复杂文本,都能得到良好的识别结果。
接下来,我们将分步骤说明如何安装和使用PaddleOCR。首先,确保安装了PaddlePaddle2.0版本;然后,通过git克隆或下载项目仓库;安装必要的第三方依赖包;下载并配置预训练的检测、方向分类和识别权重;最后,在不同环境下执行识别,无论是单张还是多张,PaddleOCR都能迅速响应。
如果你需要更具体的实践指导,可以参考我整理的数据和源码包,它包含所有必要的超市源码下载配置和使用步骤。PaddleOCR作为Paddle框架的一部分,展示了其在OCR领域的实力,未来我们将继续探索更多Paddle框架的优秀项目。
感谢您的阅读,期待您的反馈,如果觉得有帮助,请给予支持。下期再见!
易语言怎么调用百度AI识图认字?
只要2步
第一步验证,第二识图。这个是我自己做的二步,要配合精易模块使用,或者自己复制精易模块源码对应的chrome 扩展 源码源码
.版本 2
.子程序 baidu_获取access_token, 文本型, 公开
.参数 api_key, 文本型
.参数 Secret_key, 文本型
.局部变量 access_token_url, 文本型
.局部变量 token, 文本型
access_token_url = “/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=” + api_key + “&client_secret=” + Secret_key
/rest/2.0/ocr/v1/general_basic”
.如果真结束
.如果真 (识别类型 = 0)
url类 = “/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic”
.如果真结束
url = url类 + “?access_token=” + access_token
/timg?image&quality=&size=b_&sec=&di=ebe4e9ffe1f4e0abad6eaa&imgtype=0&src=%2Fuploadfile%2Fapp%2Ficon%2F%2F.jpg”)
srt = /hiroi-sora/Umi-OCR,你就能拥有它。
紧接着,是screego,这颗共享屏幕的星星。无需繁琐的安装过程,screego通过WebRTC技术,让你的实时通信如行云流水般畅快。只需轻轻一点,浏览器分享就能带你进入共享世界。它的GitHub地址是/screego/server,等待你去体验它的便捷。
接下来,我们来到逻辑的海洋,LogicFlow是一艘高性能的流程船。这个高拓展性的框架,专为业务流程设计,让你能够随心所欲地添加自定义插件,让工作流程如鱼得水。它的源代码宝库在GitHub,地址是/didi/LogicFlow,等待你去驾驭。
然后,让我们把目光转向桌面,lively带来动态壁纸的新体验。这个动态Windows壁纸工具,犹如一个灵动的艺术品,支持多种类型的壁纸,还有集成的API,让你的桌面焕发无限生机。访问GitHub的/rocksdanister/lively,让桌面生动起来。
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