当前位置: 首页 > news >正文

PaddleOCR(1):PaddleOCR介绍

1 PaddleOCR介绍

PaddleOCR是⼀款由百度开发的OCR(光学字符识别)⼯具库。它旨在为开发者提供⼀套丰富、领先、且实⽤的OCR⼯具,以帮助他们训练出更好的模型并应⽤于实际场景。

PaddleOCR具有以下特点:

超轻量模型:PaddleOCR采⽤了轻量级模型,以便在移动设备和嵌⼊式设备上运⾏。

  1. 通⽤识别⼤模型:除了轻量级模型外,PaddleOCR还提供了通⽤识别⼤模型,以适应更多的应⽤场景。
  2. 算法丰富且开源:PaddleOCR集成了多种与OCR相关的前沿算法,并进⾏了开源,以便更多的开发者可以共享和使⽤。
  3. ⽀持⾃定义训练:开发者可以根据⾃⼰的需求,使⽤PaddleOCR提供的⼯具和框架⾃定义训练模型。
  4. ⽀持C++预测、端侧部署、服务部署:PaddleOCR不仅⽀持C++预测,还⽀持在端侧和服务上进⾏部署,
  5. 具有很好的灵活性和可扩展性。
  6. ⾏业特⾊模型:PaddleOCR开发了具有⾏业特⾊的模型PP-OCR和PP-Structure,并打通了数据⽣产、模型训练、压缩、预测部署的全流程。

总的来说,PaddleOCR是⼀款功能强⼤、实⽤便捷的OCR⼯具库,它提供了⼀系列前沿的算法和⾃定义训练的⽀持,旨在帮助开发者更好地应⽤OCR技术于各种实际场景中。

github:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

2 PaddleOCR应⽤场景

表单识别、票据识别、电表识别、⻋牌识别、身份证&银⾏卡、⼿写体识别、化验单识别 等等

3 PP-OCRv4模型

这边使用PP-OCRv4模型。

PP-OCRv4提供⼀套通⽤的OCR识别模型,可以识别多语⾔的⽂字,在速度和精度上都达到了⽐较好的效果。

不指定模型版本,会默认下载最新的模型(PP-OCRv4)。

具体参考

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/doc/doc_ch/models_list.md

使⽤时,我们只需要下载推理模型即可。

下载模型后,解压放到对应⽬录即可:

windows为C:\Users\⽤户\.paddleocr\whl

linux为⽤户⽬录下\.paddleocr\whl

http://www.xdnf.cn/news/873937.html

相关文章:

  • 雷达流速仪相关介绍
  • 微信小程序开发一个自定义组件的详细教程
  • Haystack:AI与IoT领域的全能开源框架
  • 996引擎-前端组件:富文本(RichText)
  • 研究探析 | 高速摄像机在一种新型冲击压痕技术及其动态标定方法中的应用
  • unix/linux,sudo,其发展历程详细时间线、由来、历史背景
  • Origin如何仅删除奇数行或偶数行的数据
  • shell脚本总结14:awk命令的使用方法
  • 【力扣链表篇】203.移除链表元素
  • DIC技术助力金属管材全场应变测量:高效解决方案
  • 线程的生命周期与数量设置
  • 鸿蒙Navigation路由导航-基本使用介绍
  • SwiftUI 数据绑定与视图更新(@State、@ObservedObject、@EnvironmentObject)
  • 区块链架构深度解析:从 Genesis Block 到 Layer 2
  • 机器学习的数学基础:假设检验
  • 题海拾贝:P2347 [NOIP 1996 提高组] 砝码称重
  • 备战2025年全国青少年信息素养大赛-图形化编程挑战赛—省赛—每日一练—绘制立体图形
  • http协议,get,post两种请求方式
  • ArcGIS Pro 3.4 二次开发 - 共享
  • yoloe优化:可支持点提示进行检测分割
  • React 性能监控与错误上报
  • Dockerfile基础
  • SpringCloudAlibaba微服务架构
  • AI在网络安全领域的应用现状和实践
  • 代码训练LeetCode(21)跳跃游戏2
  • vivo y300pro 无法连接adb
  • 【算法篇】逐步理解动态规划模型4(子数组问题)
  • 【BUG解决】关于BigDecimal与0的比较问题
  • linux_centos7.x的ifconfig命令显示内容详解
  • Python 入门到进阶全指南:从语言特性到实战项目