paddleocr

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。

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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

发现你走远了

【Python】PaddleOCR文字识别国产之光从安装到pycharm中测试（保姆级图文）欢迎关注『Python』系列，持续更新中欢迎关注『Python』系列，持续更新中省流助手：本文使用windows的Anaconda安装环境，不建议大家用pycharm等其他途径下载环境，你会发现装好环境非常困难，第三方库之间版本的冲突兼容性报错一个接一个，不要浪费时间在无意义的事情上，大佬随意。

百度飞浆OCR识别表格入门python实践百度飞桨（PaddlePaddle）是百度推出的一款深度学习平台，旨在为开发者提供强大的深度学习框架和工具。飞桨提供了包括OCR（光学字符识别）在内的多种功能，可以帮助开发者在各种应用中实现高效的文本识别。官网链接：https://www.paddlepaddle.org.cn/。