paddleocr

百度飞桨（PaddlePaddle）案例分享：基于 PaddleOCR 的图像文字提取系统在实际教学、办公及政务系统中，纸质材料（如手写作文、表格、试卷等）仍广泛存在。为提升信息处理效率，采用 OCR（Optical Character Recognition）技术将图像中的文字提取为可编辑文本已成为刚需。

红酒暖心也暖胃

PaddleOCR环境安装-踩坑记录最近有搞OCR的心，调研了一下最新的开源代码，发现还是paddleOCR做的最好，那就先从这个开始部署一下环境吧 github paddleOCR PaddlePaddle 3.0

dockerfile: PaddleOCR hubserving api 服务目前 OCR 有比较成熟的方案，想着直接通过 docker 部署一个提供 api 接口服务，查看了一些开源方案，最终发现还是 PaddleOCR 比较好用。

基于opencv和PaddleOCR识别身份证信息pip install --upgrade paddlepaddle paddleocr如果某些图像无法识别，可以尝试调整 PaddleOCR 的参数，例如检测阈值、识别模型等。

基于PaddleOCR对图片中的excel进行识别并转换成word（一）说明：表格要求必须都要剧中显示

基于PaddleOCR对图片中的excel进行识别并转换成word优化（二）计算行的时候，采用概率分布去统计差值概率比较大的即为所要的值。

基于 PaddleOCR对pdf文件中的文字提取1. 安装必要的依赖库：包括 PaddleOCR 和 PyMuPDFpip install paddlepaddle paddleocr pymupdf 2. 将 PDF 转换为图像：使用 PyMuPDF 将 PDF 的每一页转换为图像

深度学习篇---PaddleOCR本文简单介绍一下PaddleOCR这款百度旗下的PaddlePaddle框架下的文本识别工具包。支持80+语言，通过lang参数指定：

pdf-extract-kit paddle paddleocr pdf2markdown.py（效果不佳）GitHub - opendatalab/PDF-Extract-Kit: A Comprehensive Toolkit for High-Quality PDF Content Extraction

后端常规开发人员

最好用的图文识别OCR -- PaddleOCR(4) 模型微调PaddleOCR 是一个两阶段的 OCR 系统，其文本检测算法采用 DB，文本识别算法采用 CRNN，并在检测和识别模块之间加入文本方向分类器，以应对不同方向文本的识别需求。本文介绍如何进行日语（或其他多语言）模型的微调，包括环境配置、数据集准备和模型训练。

后端常规开发人员

最好用的图文识别OCR -- PaddleOCR(2) 提高推理效率(PPOCR模型转ONNX模型进行推理)在实际推理过程中，使用 PaddleOCR 模型时效率较慢，经测试每张图片的检测与识别平均耗时超过 5 秒，这在需要大规模自动化处理的场景中无法满足需求。为此，我尝试将 PaddleOCR 模型转换为 ONNX 格式进行推理，以提升效率。以下是模型转换与使用的完整过程记录。

图灵追慕者

基于paddleocr的批量图片缩放识别在进行ocr文字识别的时候，有时候我们需要使用批量测试的功能，但是有些图片会识别失败或者个别根本识别不出来，这时候我们可以通过对原图片进行缩放，提高图像的分辨率，然后再次识别，这样可以大大提高图片文字识别的精度。

图灵追慕者

Error: Can not import paddle core while this file exists因为工作需要，原来的项目部署的电脑被征用，重新换了一个新电脑，重装了系统，今天在给一个使用ocr的项目进行环境配置的时候发现，无论安装哪个版本的paddlepaddle，总是可以安装成功，但是导入测试的时候总会报错，很是奇怪，以前从来没有遇到过这个问题。具体的报错如下图：

＜Python＞＜paddle＞基于python使用百度paddleocr实现车牌识别前言 paddleocr是百度飞桨的一个文字识别库，准确度非常高，基于其文字识别的基础，将其用于车牌识别。这个识别的准确度是相当高的。

PaddleOCR学习——PP-OCR系列相关知识前置：PP-LCNetPP-LCNetV3PP-LCNetV3系列模型是PP-LCNet系列模型的延续，覆盖了更大的精度范围，能够适应不同下游任务的需要。PP-LCNetV3系列模型从多个方面进行了优化，提出了可学习仿射变换模块，对重参数化策略、激活函数进行了改进，同时调整了网络深度与宽度。最终，PP-LCNetV3系列模型能够在性能与效率之间达到最佳的平衡，在不同精度范围内取得极致的推理速度。

PaddleOCR2.7+Qt5官网安装教程地址按照里面的教程去安装如果使用cuda版本的还要安装tensorrt，不然后面运行demo程序的程序会报如下错。

ocr之opencv配合paddleocr提高识别率背景1：在这篇文章编写之前使用到的工具并不是opencv，而是java原有的工具BufferedImage。但因为在使用过程中会频繁切图，放大，模糊，所以导致的jvm内存使用量巨大，分秒中都在以百兆的速度累加内存空间。这种情况会让程序卡顿，频繁的发生full gc。增加了jvm宕机的不确定性，也给自己埋下了定时炸弹。在不断摸索后一直不能解决这个高内存使用率的问题。而这又关乎到程序的稳定，于是在近日发现并决定使用opencv试一试。

PaddleOCR 服务化部署(基于PaddleHub Serving)最近用到百度飞桨的 PaddleOCR，研究了一下PaddleOCR的服务化部署，简单记录一些部署过程和碰到的问题。

人工智能结合模板实现表格信息提取本项目基于是OCR（文本识别）、表格识别的人工智能技术应用，通过表格识别，实现快速制作模板；模板单元格信息，结合OCR识别结果，将表格内容提取为结构化信息输出。与KIE（Key Information Extraction，关键信息抽取）模型对比，本项目准确率更高，效率更快，占用资源更小，能大大提升用户将非结构化的数据转化为结构化数据的质量。

为.NET打开新大门：OpenVINO.NET开源项目全新发布在AI的应用越来越广泛的今天，优化深度学习模型并进行推理部署已经成为了一门必要的技术。Intel开发的OpenVINO工具包（Open Visual Inference and Neural network Optimization）就是这样一款强大的工具。作为一个开源的工具包，OpenVINO为开发者提供了强大的深度学习模型优化和推理功能，支持跨不同的Intel硬件平台进行部署，包括CPU, 集成GPU, Intel Movidius VPU, 和FPGAs。该工具包的初衷就是实现一处编码后，能在任何地