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paddleocr-rec.zip

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  •      文件类型：RAR

简介：
PaddleOCR-Rec是基于PaddlePaddle框架开发的一款高精度文本识别模型压缩包，适用于多种场景下的文字检测与识别任务。 arabic_PP-OCRv3_rec.onnx arabic_PP-OCRv3_rec_dict.txt chinese_cht_PP-OCRv3_rec.onnx chinese_cht_PP-OCRv3_rec_dict.txt ch_PP-OCRv2_rec.onnx ch_PP-OCRv2_rec_dict.txt ch_PP-OCRv3_rec.onnx ch_PP-OCRv3_rec_dict.txt ch_PP-OCRv4_rec.onnx ch_PP-OCRv4_rec_dict.txt ch_PP-OCRv4_server_rec.onnx ch_PP-OCRv4_server_rec_dict.txt ……

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  • paddleocr-rec.zip
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    PaddleOCR-Rec是基于PaddlePaddle框架开发的一款高精度文本识别模型压缩包，适用于多种场景下的文字检测与识别任务。 arabic_PP-OCRv3_rec.onnx arabic_PP-OCRv3_rec_dict.txt chinese_cht_PP-OCRv3_rec.onnx chinese_cht_PP-OCRv3_rec_dict.txt ch_PP-OCRv2_rec.onnx ch_PP-OCRv2_rec_dict.txt ch_PP-OCRv3_rec.onnx ch_PP-OCRv3_rec_dict.txt ch_PP-OCRv4_rec.onnx ch_PP-OCRv4_rec_dict.txt ch_PP-OCRv4_server_rec.onnx ch_PP-OCRv4_server_rec_dict.txt ……
     
  • TWRP 3.3.1 安卓10 MIX3 REC.zip
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    这是一个针对小米MIX3设备，适用于Android 10系统的TWRP 3.3.1版本的恢复镜像文件。它提供高级备份和自定义ROM安装功能。 小米MIX3 安卓10 可用的 REC 文件名为 3.2.3，但实际上版本是 3.3.1，经过测试确认可用。刷入后可以成功安装 magiskV20.1。
     
  • PaddleOCR发布版
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    PaddleOCR是基于飞桨框架开发的一站式文本检测、识别与方向预测工具包，提供高效准确的光学字符识别解决方案。 PaddleOCR-release 是一个基于飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的光学字符识别工具库。其特点是轻量化且功能全面，能够高效处理各种复杂的文本识别任务。 1. **轻量级模型**: PaddleOCR 提供了一个仅 8.6M 的超轻量级中文 OCR 模型，旨在资源有限的设备上（如移动设备或嵌入式系统）实现高效的运行。 2. **多语言与混合识别**：除了支持中文外，PaddleOCR 还可以处理中英文数字组合文本，适用于需要在多种语言环境下工作的应用。 3. **竖排文本识别**: PaddleOCR 专门加入了对竖排文本的支持，这有助于处理东亚文化中的古籍或特定排版的文档。 4. **长文本识别**：PaddleOCR 能够处理连续较长的文本段落，适用于新闻文章、合同等长篇文档自动提取和理解的需求。 5. **训练算法多样性**: 除了提供预训练模型外，PaddleOCR 还支持多种文本检测与识别的训练方法。用户可以根据实际需求选择或自定义适合自己的模型，包括但不限于 DB（Deformable ConvNets for Text Detection） 和 CRNN （Connectionist Recurrent Neural Network）等。 6. **飞桨框架**: 作为中国自主研发的深度学习平台，PaddlePaddle 具有易用性、灵活性和高性能的特点。借助 PaddleOCR 的强大功能，用户可以便捷地进行模型训练、优化及部署。 7. **API接口与工具**：一系列 API 接口和实用工具使得开发者能够轻松集成图像文字识别到自己的应用中。 8. **模型微调**: 用户可以通过提供的工具针对特定场景或字体对 PaddleOCR 的模型进行微调，以提高识别精度。 9. **社区支持**: 一个活跃的开发人员社区为用户提供问题解答、示例代码和持续更新服务，确保该库保持活力并不断进化。 10. **应用场景**：PaddleOCR 在文档扫描、智能办公、自动驾驶和智慧零售等领域有广泛应用，帮助实现图像中文字信息的有效提取与理解。 PaddleOCR 是一个强大且灵活的 OCR 解决方案。结合轻量级模型设计、多语言识别能力和多样化的训练算法特性，它为开发者和研究者提供了一种高效易用的文字识别工具。无论是在学术研究还是工业实践中，都是值得信赖的选择。
     
  • PaddleOCR 2.7结合Qt5
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    PaddleOCR 2.7结合Qt5旨在为用户提供一个功能强大且用户友好的界面来处理光学字符识别任务。该版本优化了OCR性能，并通过整合Qt5框架增强其跨平台兼容性和交互体验，使开发者能够更便捷地集成和使用OCR技术于各类应用中。 【PaddleOCR2.7+Qt5】是一个集成项目，结合了百度的PaddleOCR 2.7版本与Qt5框架，用于实现图形用户界面下的字符识别功能，并特别支持在GPU上运行以提高识别效率。该项目将深度学习的OCR（光学字符识别）技术与桌面应用开发相结合，为用户提供了一种直观的方式来处理图像中的文字识别任务。 PaddleOCR是百度飞桨（PaddlePaddle）框架下的一款开源OCR工具库，具有轻量级、高精度和多语言支持等特点。在2.7版本中可能包含了一些优化和新特性，如改进的模型结构、更快的推理速度或对更多语言的支持等。它通常包括检测与识别两个主要部分：检测负责定位图像中的文字区域；而识别则将这些区域转换成可读文本。 在这个项目中，`my_paddleocr.cpp`可能是实现PaddleOCR接口的关键代码，用于调用预训练模型进行OCR操作。`mainwindow.cpp`和`mainwindow.h`是Qt5主窗口类的实现与声明文件，用户界面的主要交互逻辑应该在这两份文档中定义。而配置PaddleOCR模型参数及GPU设置可能在`my_config.cpp`和`my_config.h`这两个文件里完成，如设定模型路径、选择GPU设备等。“ocrconfig.txt”用于存储或读取用户的自定义配置。 “main.cpp”是程序的入口点，负责初始化Qt环境并启动主窗口。而包含PaddleOCR类及函数声明与定义的头文件可能位于`my_paddleocr.h`中，并被其他源代码调用。“mainwindow.ui”则是使用Qt Designer工具设计用户界面时生成的一个XML描述文档，可以转换成C++代码。 在GPU支持方面，项目利用了PaddlePaddle的CUDA/CUDNN加速功能。通过设置相关选项，使得OCR过程能在GPU硬件上并行计算，大大提高了处理速度。这对于大量图像或实时视频流的文字识别任务尤为重要。 实际应用中，用户可以通过Qt5的图形界面上传图片，并通过PaddleOCR进行文字识别。结果可以直接显示在界面上供复制、保存或进一步编辑使用。同时由于PaddleOCR的高度灵活性，该项目也能轻松扩展以支持多语言识别或其他特定需求。 总的来说，【PaddleOCR2.7+Qt5】项目是基于深度学习的OCR技术与桌面应用开发的成功结合，为非专业开发者提供了一个友好且高效的平台来进行图像文字识别工作，并在有GPU加速的情况下表现出色。
     
  • 红米Note 4G一键安装第三方Rec.zip
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    本教程详细介绍了如何在红米Note 4G手机上一键安装第三方Rec.zip文件，帮助用户轻松完成系统刷机或升级。 红米Note 4G可以一键刷入第三方Recovery。
     
  • PaddleOCR所需依赖包
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    PaddleOCR所需依赖包简介：本资源提供百度PaddleOCR项目运行所需的全部外部库文件列表，帮助用户顺利完成环境搭建与模型部署。 numpy-1.19.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl paddleocr-0.0.3-py3-none-any.whl python_Levenshtein-0.12.0-cp37-cp37m-win_amd64 PyYAML-5.3.1-cp37-cp37m-win_amd64 requirements Shapely-1.7.1-cp37-cp37m-win_amd64
     
  • PaddleOCR标注工具RAR
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    PaddleOCR标注工具RAR是一款专为PaddlePaddle OCR系统设计的数据标注软件压缩包，包含高效的文字检测与识别训练所需的各种注释工具。 《PaddleOCR标注工具详解及应用》 PaddleOCR是由阿里云开发的一款开源光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）系统，基于PaddlePaddle深度学习框架，具有轻量级、高精度以及多语言支持的特点。而作为其重要组成部分的PaddleOCR标注工具，则用于对图像中的文字区域进行精确标注，为模型训练提供高质量的数据。 该工具的核心功能主要包括预处理图像和定位识别文本。在深度学习模型的训练过程中，精准且丰富的数据集是至关重要的基础。通过使用PaddleOCR标注工具，用户可以高效地完成这一任务，并支持包括单行、多行及旋转文字在内的多种类型标注需求。此外，该工具还提供了一个直观易用的图形化界面。 在提供的文件压缩包中包含以下几个关键组成部分： 1. `paddle_ocrlabel.exe.config`：这是PaddleOCR标注工具配置文件，用于设定程序运行时的各项参数。 2. `CSkin.dll`：一个动态链接库文件，负责实现用户界面上的各种皮肤效果。 3. `Newtonsoft.Json.dll`：Json.NET库的组件，主要用于处理JSON数据格式。 4. `paddle_ocrlabel.exe`：标注工具的主要执行程序文件。 5. `颜色表.png`和`color.txt`：用于定义及存储可选颜色代码的资源文件。 6. `keys.txt`：可能包含一些敏感信息或授权密钥，供特定功能使用。 7. `Cache` 文件夹：用于保存用户的标注历史记录以加速程序运行。 通过PaddleOCR标注工具的操作流程包括： 1. 导入需要进行标注的图像； 2. 使用鼠标选择并绘制文字框来精确定位文本区域； 3. 输入实际的文字内容，然后保存标注结果； 4. 最后导出标注文件供后续模型训练使用。 总之，掌握PaddleOCR标注工具能够显著提高用户在创建高质量数据集时的工作效率，并有助于提升最终的OCR模型性能。对于从事相关领域研究或应用开发的专业人士来说，熟练运用这款工具将大有裨益。
     
  • PaddleOCR-C++示例演示
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    本视频详细展示了如何使用PaddleOCR的C++版本进行文字检测与识别，涵盖了环境搭建、代码编译及运行等关键步骤。 PaddleOCR-CppDemo 是在比特大陆BM1684系列AI硬件上支持PaddleOCR的演示项目，适用于x86和arm两种设备。 配置依赖库路径： - 对于x86设备，请按照以下步骤设置LIB_DIR为paddle的库路径以及BM_DIR为比特大陆bmnnsdk2的路径。 - 对于arm设备，请同样进行上述设置但根据具体需求调整相应的环境变量值。 编译过程如下： - 编译适用于x86的版本，运行命令：`sh tools/build_x86.sh` - 编译适用于arm的版本，则执行：`sh tools/build_arm.sh` 运行程序的方法是通过运行脚本 `run.sh`。这将展示项目的实际操作结果。
     
  • PaddleOCR训练指南详解
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    《PaddleOCR训练指南详解》是一份全面解析百度PaddlePaddle框架下光学字符识别技术的文章或教程。它提供了从数据准备到模型训练、评估和部署的一站式解决方案，旨在帮助开发者高效利用PaddleOCR进行文字检测与识别任务。 paddleocr是基于paddlepaddle的一个图文识别项目。为了对我的数据进行标注训练，我编写了一份详细的步骤文档。我认为这份文档比其他任何资料都要详细。遗憾的是，由于硬盘容量不足，无法完成训练部分的工作，因此只记录到了训练的步骤阶段。本来还想用C#实例来测试一下训练结果的效果。主要是做个记录，所以积分限定为一分且不允许动态调整分数。如果有需要的同学可以拿去看并重写相关部分。