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【mvc源码 下载】【yii2 源码解析】【jquery源码如何查看版本】简易ocr源码_ocr 源码

2024-12-25 01:24:21 来源:源码划线 分类:探索

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2.开源轻松实现车牌检测与识别:yolov8+paddleocrpython源码+数据集
3.jmeter中借助OCR实现验证码的简易识别
4.搭建自己的OCR服务,第二步:PaddleOCR环境安装
5.python打造实时截图识别OCR
6.PaddleOCR,源源码一款文本识别效果不输于商用的简易Python库!

简易ocr源码_ocr 源码

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       OCR文字识别软件系统,源源码集成PyQT界面和源码,简易支持中英德韩日五种语言,源源码mvc源码 下载提供下载链接和部署教程。简易系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术,源源码支持各种文档形式的简易文字检测与识别,包括票据、源源码证件、简易书籍和字幕等。源源码通过OCR技术,简易将纸质文档中的源源码文字转换为可编辑文本格式,提升文本处理效率。简易系统界面基于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,yii2 源码解析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,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...

开源轻松实现车牌检测与识别:yolov8+paddleocrpython源码+数据集

       大家好,我是专注于AI、AIGC、Python和计算机视觉分享的阿旭。感谢大家的支持,不要忘了点赞关注哦!

       下面是往期的一些经典项目推荐:

       人脸考勤系统Python源码+UI界面

       车牌识别停车场系统含Python源码和PyqtUI

       手势识别系统Python+PyqtUI+原理详解

       基于YOLOv8的行人跌倒检测Python源码+Pyqt5界面+训练代码

       钢材表面缺陷检测Python+Pyqt5界面+训练代码

       种犬类检测与识别系统Python+Pyqt5+数据集

       正文开始:

       本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先,我们需要一个精确的车牌检测模型,通过yolov8训练,数据集使用了CCPD,一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、数据准备、模型训练,以及评估结果。模型训练后,定位精度达到了0.,这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。

       接下来,我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域,即可完成识别。整个过程包括模型加载、jquery源码如何查看版本车牌位置提取、OCR识别和结果展示。

       想要亲自尝试的朋友,可以访问开源车牌检测与识别项目,获取完整的Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的学习有所帮助!

jmeter中借助OCR实现验证码的识别

       在JMeter进行接口测试时,验证码处理是一个常见的挑战。虽然手动测试时,直接绕过或请求开发设置简单验证码是常见做法,但这并不适用于自动化测试。本文将介绍一种利用OCR技术在JMeter中识别验证码的方法,但请注意,对于背景复杂干扰的,识别率可能不高,适合纯色底纹的情况。

       首先,通过JMeter模拟登录接口,获取验证码。启动JMeter,创建线程组并配置HTTP和Debug采样器。启用监听器,将验证码保存为1.png文件。

       接着,使用Java编写脚本,将转换为Base格式,这包括导入sun.misc.BASEDecoder.jar包,创建包和文件,编写ToImage类,并导出为jar包。在Beanshell处理器中,导入此jar包并调用其方法处理验证码。

       对于验证码识别,推荐使用开源的jmeter-captcha插件,从Gitee下载jar包或源码进行二次开发。在JMeter的测试计划中,添加后置处理器,js插件源码分析格式如Beanshell,配置OCR插件参数。简单验证码如纯数字、字母或汉字的识别率较高。

       尽管基础识别率可能有待提高,但通过优化OCR处理代码,可以提升识别效果。后续将分享干扰优化的技巧和深度学习方法,以进一步提升识别准确率。

       本文提供了一个基础的验证码识别框架,欢迎您持续关注并分享给有需要的朋友。

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。.net 博客系统源码下载输入`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。

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。

PaddleOCR,一款文本识别效果不输于商用的Python库!

       PaddleOCR,一款文本识别表现出众的Python库!

       在本文中,我们将深入探讨一款名为PaddleOCR的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库。相较于传统的Tesseract,它基于深度学习技术,提供了更佳的识别效果,尤其是对于复杂文本,如多语言、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!

paddleocr—— win下环境搭建下载安装使用

       PaddleOCR是一个基于飞桨开发的OCR系统,包含了文字检测、文字识别、文本方向检测和图像处理等模块。为了在Windows环境下搭建PaddleOCR,首先需要准备Python环境。推荐使用Anaconda搭建Python环境,它可以帮助用户管理多个Python环境。安装Anaconda后,可以通过创建新的conda环境来安装所需的工具包,例如安装python版本为3.的环境,确保pip版本为.2.2或更高版本。另一种方式是直接安装Python,下载Python并选择最新版本的上一版本进行安装,记得在安装过程中勾选“Add Python To Path”。安装完成后,使用Anaconda Prompt创建conda环境,执行特定的命令来创建名为paddle_env的环境。

       在完成Python环境的搭建后,需要安装PaddlePaddle和PaddleOCR。对于PaddlePaddle的安装,可以使用pip进行安装,确保安装的是适合当前Python环境的版本。安装完成后,通过Python环境运行测试命令,验证PaddlePaddle是否安装成功。对于PaddleOCR,推荐使用版本2.6.0或以上,安装前可能需要先解决shapely库在Windows环境下的安装问题,通常可以通过下载shapely安装包来解决。

       安装完成后,可以通过执行特定的命令来验证PaddleOCR的安装。在终端中打开Python环境,输入相关命令,如果返回“PaddlePaddle is installed successfully!”,则表示安装成功。如果在安装过程中遇到问题,例如无法找到特定模块,可以尝试卸载所有相关包,然后重新安装特定版本的OpenCV。

       在安装了PaddleOCR后,可以使用标注工具PPOCRLabel进行的标注工作。获取PPOCRLabel的源代码,通常可以通过访问GitHub仓库或下载源代码包。在安装PPOCRLabel时,可以使用whl包进行安装,这通常包括依赖库的安装,如shapely。安装后,PPOCRLabel会弹出窗口,允许用户对进行标注。在使用过程中,可能会遇到一些小问题,如输入法问题或标注闪退,可以通过修改相关文件来解决,或者采取一些临时措施,如保存标注内容并重启程序。

       总体来说,为了成功安装和运行PaddleOCR及其相关标注工具,用户需要遵循一系列步骤来搭建Python环境,安装所需的库,验证安装,并最终使用标注工具进行实际工作。在遇到问题时,通过调整环境配置或更新依赖库可能有助于解决这些问题。

用Python开发一个搜题神器

       开发搜题神器旨在提供更实用的解题思路,弥补了单纯识别文字的不足。通过有道智云提供的拍照搜题服务API,可以实现批量搜题的功能。首先,需要在有道智云上创建实例、应用,并获取应用ID和密钥。对于API的调用,需要遵循特定的参数生成方法和要求。

       开发过程包括:

       - **API调用准备**:创建实例、应用、获取应用ID和密钥。

       - **代码开发**:主要分为三个部分:

        1. **界面开发**:使用python3开发,包含界面、界面逻辑和OCR搜题方法的封装。

        2. **逻辑处理**:通过`QuestionClass.py`调用搜题方法,定义`Question`类,`start_ocr()`方法负责搜题并保存结果。

        3. **OCR封装**:`OcrQuestion.py`中封装了请求搜题API的方法,`connect()`方法执行搜题操作并返回json格式结果。

       - **结果处理**:从API获取的json数据通过特定方法解析、整理,并保存到html格式中。

       - **效果展示**:通过运行示例代码,可以展示搜题结果,包括数学题搜索和历史题搜索。

       - **总结**:有道智云的API文档清晰,搜索范围广泛,能自动识别学科并提供相关题目,展示效果良好。适合用于web项目中提供高效的解题帮助。

       项目源代码可访问:[github.com/LemonQH/OcrQ...](github.com/LemonQH/OcrQ...)

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