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昇腾环境ppstreuct部署问题记录我是在华为昇腾910B3上测试的PPStructure。完整的报错如下：报错很明显，找不到/root/.paddleclas/inference_model/PULC/text_image_orientation/inference.json这个文件，这个文件目录是自动下载的模型目录，的确没这个文件。应该是百度的模型格式改了，导致找不到。

GPU算力平台|在GPU算力平台部署轻量级中文OCR项目(chineseocr_lite)GPU算力平台是专为GPU加速计算而设计的云端高性能计算中心，属于软件和信息技术服务领域。它提供强大且灵活扩展的GPU资源，适用于机器学习、人工智能及视觉特效渲染等应用。平台的核心竞争力在于其高度定制化的资源分配能力，能够根据具体的工作负载需求精准调配计算资源。无论使用的是最新的NVIDIA RTX 4090、RTX 3090，还是高性能的A100和A800 GPU，平台均能满足各种复杂场景下的计算需求。基于Kubernetes架构构建，平台针对大规模GPU加速任务进行了优化，允许用户根据项目需求灵活

PDF文件提取开源工具调研总结PDF是一种日常工作中广泛使用的跨平台文档格式，常常包含丰富的内容：包括文本、图表、表格、公式、图像。在现代信息处理工作流中发挥了重要的作用，尤其是RAG项目中，通过将非结构化数据转化为结构化和可访问的信息，极大地提高了信息检索和生成的准确性、效率和实用性。所以PDF文档提取在RAG中显得尤为重要。

C# OpenCV机器视觉:OCR产品序列号识别在一个看似平常却又暗藏玄机的工作日，阿明正坐在办公室里，对着堆积如山的文件唉声叹气。突然，电话铃声如炸雷般响起，吓得他差点从椅子上摔下来。原来是公司老板打来的紧急电话：“阿明啊，咱们刚生产出来的那批产品，客户要求必须准确识别产品序列号，以便进行后续的质量追溯和管理，这事儿可关乎公司的生死存亡啊！时间紧迫，你赶紧想办法搞定！”

玩电脑的辣条哥

如何用python部署本地ocr脚本EasyOCRwin10i5 cpu运行如何用python部署本地ocr脚本？EasyOCR 是一个可以在本地运行的 OCR 工具。它不需要依赖于云端服务或互联网连接，所有处理都在本地计算机上完成。这意味着可以将 EasyOCR 集成到你的应用程序中，并在没有网络的情况下使用它进行文本识别。

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。

CAD快速看图

PDF如何提取文字？OCR技术快速识别提取PDF中的文字内容！这种简单方法一定要知道！在日常工作中，我们常常会遇到PDF文档和图纸中的文字无法直接复制粘贴的问题，尤其是那些文字呈现为打散线条或扫描图片形式的文件，给我们的工作带来诸多不便。不过别担心，PDF快速看图软件的“提取文字”功能（基于OCR技术）就能轻松解决这个难题，下面就为大家详细介绍其使用教程。

MATLAB深度学习实战文字识别随着计算机技术的不断发展和完善，利用计算机图像处理技术对目标自动识别的技术研究具有现实意义，如文字文字识别系统，基于深度学习的文字识别方法，采用DB算法进行文字定位和CRNN算法进行文字识别，并使用MATALB实现。首先，基于DB算法进行文字定位，DB算法具有自适应阈值和标注生成的特性，能够有效地检测和定位文字区域。通过学习图像中的文字和非文字区域，DB算法能够生成准确的文字边界框，为后续的文字识别提供准确的输入。其次，基于CRNN算法进行文字识别。

13、Ollama OCROllama OCR，是一个强大的OCR（光学字符识别）工具包。利用 Ollama 的先进视觉语言模型从图像中提取文本，可作为 Python 包和 Streamlit 网络应用程序使用。具有支持多种视觉模型、多种输出格式、批量处理、图像预处理等功能。还介绍了安装方法、快速入门示例、输出格式细节以及 Streamlit 网络应用程序的特点。

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。

General OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model随着人们对人工光学字符的智能处理需求日益增长，传统的OCR系统（OCR-1.0）已越来越不能满足人们的使用需求。本文，我们将所有人工光学信号（例如纯文本、数学/分子式、表格、图表、乐谱甚至几何图形）统称为“字符”，并提出了通用OCR理论以及一个优秀的模型GOT，以推动OCR-2.0的到来。GOT拥有580M参数，是一个统一、优雅、端到端的模型，由高压缩编码器和长上下文解码器组成。作为OCR-2.0模型，GOT可以在各种OCR任务下处理上述所有“字符”。在输入端，该模型支持切片和整页样式的常用场景和文档样式

数字化转型 · OCR 技术如何打破效率瓶颈？伴随着全球电商和供应链业务的快速发展，物流管理面临着越来越复杂的挑战**。高效、准确地进行仓储管理、商品识别、入库和出库操作，已成为提升物流效率和降低成本的关键。**传统的物流管理方式主要依赖人工操作和纸质单据，不仅效率低下，而且容易产生人为错误，影响仓库运营的精度和速度。

腾讯云智能结构化 OCR：驱动多行业数字化转型的核心引擎在当今数字化时代的汹涌浪潮中，数据已跃升为企业发展的关键要素，其高效、精准的处理成为企业在激烈市场竞争中脱颖而出的核心竞争力。腾讯云智能结构化 OCR 技术凭借其前沿的科技架构与卓越的功能特性，宛如一颗璀璨的明星，在交通、物流、金融、零售、泛互等众多行业的苍穹中闪耀，为企业的数字化转型之旅照亮前行的道路。

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【玩转OCR | 腾讯云智能结构化OCR应用探索和场景实践】在数字化时代，光学字符识别（OCR）技术已成为企业提升效率、降低成本的关键工具。腾讯云智能结构化OCR凭借其高精度、灵活性和易用性，正在推动跨行业高效精准的文档处理与数据提取新时代。本文将全面介绍腾讯云智能结构化OCR的功能、技术优势、应用场景以及通过实际代码示例展示其应用实践，帮助读者深入了解并有效运用这一强大的工具。

玩转OCR | 腾讯云智能结构化OCR初次体验目录一、什么是OCR（需要了解）二、产品概述与核心优势产品概述智能结构化能做什么举例说明（选看）1、物流单据识别

PaddleOCROCR关键信息抽取训练过程步骤1：python版本3.8.20步骤2：下载代码，安装依赖git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git

蔡不菜和他的uU们

OCR实践-问卷表格统计书接上文本项目代码已开源放在 Github上，欢迎参考使用，Starhttps://github.com/caibucai22/TableAnalysisTool

【每日学点鸿蒙知识】上拉加载下拉刷新、napi调试报错、安装验证包、子线程播放音视频文件、OCR等可以参考：https://gitee.com/openharmony-sig/PullToRefresh

蔡不菜和他的uU们

OCR实践-Table-Transformer书接上文table-transformer，来自微软，基于Detr，在PubTables1M 数据集上进行训练，模型是在提出数据集同时的工作，