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【cuda源码结构】【TV电视影视源码】【崩坏3代源码】安卓ocr识别源码_android ocr识别

时间:2024-12-25 00:50:20 来源:用户源码笔记

1.ocr-ABCNetV2 环境搭建
2.OCR文字识别软件系统(含PyQT界面和源码,安卓附下载链接和部署教程)
3.按键精灵安卓版用百度云识别通过“算数验证码”
4.python打造实时截图识别OCR
5.搭建自己的识r识OCR服务,第二步:PaddleOCR环境安装

安卓ocr识别源码_android ocr识别

ocr-ABCNetV2 环境搭建

       端到端的别源别文字识别模型,能够识别弯曲文本。安卓尽管百度的识r识 pgnet 模型无法使用,但我找到了一款新的别源别cuda源码结构模型。虽然效果尚未测试,安卓但环境搭建的识r识过程确实令人感到挑战,detectron2 的别源别部署似乎不太友好。以下是安卓环境搭建的具体步骤记录。

       注意事项:在使用 pytorch 和 detectron2 时,识r识需要确保它们的别源别 cuda 版本相同。这里我们统一使用 cuda-.2 版本。安卓

       首先,识r识创建一个 conda 虚拟环境。别源别

       如果您不希望遇到麻烦,可以先将所有依赖包安装好,这里提供作者自己记录的依赖包列表。

       1、安装 pytorch

       如果网络状况不佳,可以使用清华源。默认安装的将是 cuda-.2 版本。

       2、安装 detectron2

       有两种安装方式:1)下载源码,编译安装;2)直接下载官方编译好的包。这里我们选择第二种方式,避免不必要的麻烦。

       3、TV电视影视源码安装 AdelaiDet

       由于需要编译源码,首先需要安装 cuda-.2 版本。您可以从 nvidia 官网下载安装命令,如下所示:

       配置 cuda 环境变量:

       安装 AdelaiDet,下载项目代码

       编译安装:

       如果网络状况不佳,依赖包下载会超时。在这种情况下,可以先设置 pip 清华源,设置方法如下,在当前目录新建 setup.cfg 文件,输入以下内容:

       然后再进行编译安装:

       测试推理

       中文模型下载地址:github.com/aim-uofa/Ade...

       选择 Experimental results on ReCTS 这栏,查看实验数据表。感觉该模型仅进行了文本检测任务的训练,并未进行识别任务的训练。

       下载中文字体文件和中文字典文件,并将它们放在当前根目录下:

       注意,该模型仅支持 gpu 推理。在 cpu 上运行时,会直接报错,因为 pytorch 框架的 SyncBN 层只能在 gpu 上运行。当然,您也可以通过修改 v2_chn_attn_R_.yaml 文件,将第 行的配置参数 SyncBN 修改为 BN,然后运行。虽然程序可以运行,但这样修改是否会影响推理效果尚不清楚。

       如果只关注如何将弯曲文本拉直,崩坏3代源码可以参考:github.com/Yuliang-Liu/... 工程,下载源码,运行示例文件。

       如果只关注贝塞尔曲线的生成,可以参考:drive.google.com/file/d...

       注意,需要梯子才能访问源码。源码中只有一个 python 脚本文件,为了方便广大网友使用,这里直接将 python 代码复制下来了:

       以上就是全部代码。代码是完整的,但使用方法需要您自己领悟。

       报错处理

       可能会遇到以下错误:

       解决方法,编辑 adet/structures/beziers.py 文件,添加如下方法:

       参考:github.com/aim-uofa/Ade...

       如果仍然报错,按照官方文档编译安装指定 commit_id 版本的 detectron2。

OCR文字识别软件系统(含PyQT界面和源码,附下载链接和部署教程)

       OCR文字识别软件系统,集成PyQT界面和源码,支持中英德韩日五种语言,提供下载链接和部署教程。系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术,支持各种文档形式的文字检测与识别,包括票据、证件、书籍和字幕等。通过OCR技术,将纸质文档中的老友漳州棋牌源码文字转换为可编辑文本格式,提升文本处理效率。系统界面基于PyQT5搭建,用户友好,具有高识别率、低误识率、快速识别速度和稳定性,易于部署与使用。

       OCR系统原理分为文本检测与文本识别两部分。文本检测定位图像中的文字区域,并以边界框形式标记。现代文本检测算法采用深度学习,具备更优性能,特别是在复杂自然场景下的应用。识别算法分为两类,针对背景信息较少、以文字为主要元素的文本行进行识别。

       PP-OCR模型集成于PaddleOCR中,由DB+CRNN算法组成,针对中文场景具有高文本检测与识别能力。PP-OCRv2模型优化轻量级,检测模型3M,识别模型8.5M,通过PaddleSlim模型量化方法,将检测模型压缩至0.8M,识别压缩至3M,特别适用于移动端部署。

       系统使用步骤包括:运行main.py启动软件,金再来公式源码打开,选择语言模型(默认为中文),选择文本检测与识别,点击开始按钮,检测完的文本区域自动画框,并在右侧显示识别结果。

       安装部署有多种方式,推荐使用pip install -r requirements命令,或从下载链接获取anaconda环境,下载至本地anaconda路径下的envs文件夹,运行conda env list查看环境,使用conda activate ocr激活环境。

       下载链接:mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...

按键精灵安卓版用百度云识别通过“算数验证码”

       百度云识别在简单文字识别上表现出色,因此我们尝试使用其识别算数验证码。先预览验证,如下所示:

       显示包含加减乘除四种运算,我们需要计算每个等式的结果。

       接下来是运行效果演示。

       实现过程包含以下步骤:

       一、从模拟器中截图验证码。

       二、识别内容。例如,解析"-=",识别为字符串。

       三、判定算式类型。通过查找加号、减号、乘号、除号,判断运算符。

       四、提取数字。以"-="为例,通过减号分割为""和"=",然后去掉"="后的字符得到""。

       五、执行计算。依据判定的运算符计算结果。

       代码如下,使用了xiaomu.mql库进行操作:

       Import "xiaomu.mql"

       定义截图路径。

       输入百度云API和Secret。

       执行截图操作。

       使用百度云OCR识别功能。

       打印识别结果。

       定义计算函数,根据运算符计算结果。

       如果需要命令库,可以关注公众号并回复“命令库”获取。

       如需了解百度云文字识别源码及使用方法,可查看先前的文章《百度云文字识别源码分享》。

python打造实时截图识别OCR

       Python打造实时截图识别OCR,是实现自动化文字识别的关键技术。本文将详细阐述实现这一功能的两种方法,以Snipaste工具辅助,同时结合pytesseract与百度API接口,提供从工具下载到OCR实现的全程指导。

       ### 方法一:pytesseract

       #### 第一步:下载并安装Tesseract-OCR

       访问指定网址下载Tesseract-OCR,并将其安装在你的计算机上。

       #### 第二步:配置环境变量

       将Tesseract-OCR的路径添加到系统环境变量中,确保Python能够访问到Tesseract的执行文件。

       #### 第三步:确认Tesseract版本

       通过命令行输入`tesseract -v`来检查Tesseract的版本信息,确保安装正确。

       #### 第四步:修改pytesseract配置

       在Python的site-packages目录下,编辑pytesseract文件,以确保能够识别特定语言。

       #### 第五步:下载并安装字体

       下载与Tesseract版本相匹配的字体,并将其放置在指定目录下,以便OCR识别。

       #### 第六步:源码解析与测试

       解析源码,进行OCR识别测试,查看效果。

       #### 评价

       优点:免费,操作简便,适合初学者。

       缺点:识别准确率有限,识别效果一般。

       ### 方法二:百度API接口

       #### 第一步:获取百度AI开放平台资源

       注册并登录百度智能云账号,创建应用获取AppID,API Key,Secret Key。

       #### 第二步:安装百度API

       通过pip安装百度API接口。

       #### 第三步:源码解析与测试

       解析源码,设置参数,实时进行OCR识别测试。

       #### 评价

       优点:功能强大,识别效果显著。

       ### 小问题

       在尝试将功能封装为exe时,发现循环截图和实时识别的问题,该问题待解决后将实现完整的封装。

       总结,使用Python结合上述方法,能够有效实现实时截图识别OCR,适用于自动化、文字处理等场景。尝试不同的方法和优化策略,可以提高识别准确性和效率。

搭建自己的OCR服务,第二步:PaddleOCR环境安装

       搭建自己的OCR服务需要安装PaddleOCR环境。在安装过程中,可能会遇到一些问题,特别是在系统配置方面。我将分享在搭建过程中遇到的问题以及解决方法。首先,安装C++开发环境。由于大多数非专业开发人员可能忽略了C++开发环境的需要,导致后续安装步骤出现错误。因此,需要从微软官网下载并安装Visual Studio社区版,选择适用于c++应用的版本。

       接下来,按照PaddleOCR官网提供的步骤进行安装。进入百度飞浆官网安装地址,选择相应的版本、系统、安装方式和计算机平台。执行安装CPU版本的paddlepaddle命令。在pip安装过程中,会自动下载依赖库,包括lanms-neo和polygon3。若未安装C++环境,可能会导致安装失败。

       安装完成后,使用python解释器验证安装情况。输入`import paddle`和`paddle.utils.run_check()`以确保安装成功,并检测到计算机的CPU数量。同时,可以参考gitee上的安装教程,以确保安装过程无误。

       接下来,使用OCR识别。首先运行识别程序,自动下载超轻量PP-OCRv3模型,包括检测模型、方向分类器和识别模型。如果需要,可以主动下载或从百度飞浆官网获取预训练模型。通过python脚本进行测试,确保OCR功能正常运行。

       对于识别率不高的问题,可以进行后续的模型训练和优化。如果选择使用官网预训练模型,可以简化后续操作。接下来,下载PaddleOCR源码。从GitHub或Gitee获取源码,以便深入学习和研究。源码目录结构有助于理解PaddleOCR的内部实现,其中`requirements.txt`文件记录了安装过程中下载的依赖库。

       至此,PaddleOCR的基本安装完成。若需要学习或研究,下载源码进行深度了解是很有帮助的。整个过程确保了环境的正确配置,为后续的OCR服务搭建奠定了基础。

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