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基于百度PaddleOCR的本地离线识别,具有极高的通用识别精度

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简介:
本项目采用百度PaddleOCR技术开发,旨在实现高效、准确的本地离线文字识别功能,具备卓越的通用识别能力。 基于百度开源的PaddleOCR进行本地离线识别工作,项目内包含了PYTHON代码、VC++ EXE文件以及VC++ DLL及其调用代码。

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客服
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  • PaddleOCR线
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    本项目采用百度PaddleOCR技术开发,旨在实现高效、准确的本地离线文字识别功能,具备卓越的通用识别能力。 基于百度开源的PaddleOCR进行本地离线识别工作,项目内包含了PYTHON代码、VC++ EXE文件以及VC++ DLL及其调用代码。
  • 开源PaddleOCR线性易语言实现
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    简介:PaddleOCR是百度研发的一款高性能、轻量级光学字符识别(OCR)工具,现支持本地离线部署。具备广泛的适用性和简单快捷的语言开发环境,极大提升了文本检测与识别的效率和便捷性。 受到大佬项目免root跨平台自动化测试框架webrebot本地离线OCR的启发和指引,我成功地将百度开源的PaddleOCR应用到了PYTHON及VC++中,并经过小范围测试,发现Python的效果比VC++理想很多,绝大多数游戏以及日常场景都可以实现通用识别。更新了DLL版本,在网盘里已经上传了VC++的 DLL版本及相关调用测试文件,请知道易语言如何调用64位DLL的朋友也分享一个例子。 在PYTHON代码中还使用到了两个组件,需要先完成PaddlePaddle和PaddleOCR的安装后执行以下命令才能使用fastapi这个异步超强WEB框架: 1. python -m pip install fastapi 2. python -m pip install uvicorn 游戏小图识别成功率较高。对于大图测试,请参考下面Python部分代码: 一、安装python - 安装3.7或者3.8版本的 Python,我的环境为 WIN10 X64 PYTHON 3.85。 二、安装PaddlePaddle - 升级PIP: python -m pip install --upgrade pip。 - 如果您的机器支持CUDA9或CUDA10,请运行以下命令进行安装: `python -m pip install paddlepaddle-gpu` - 对于CPU环境或者GPU性能不好的情况,可以使用下面的命令来安装: `python -m pip install paddlepaddle` 三、克隆\安装PaddleOCR代码 - 方法一:通过git clone获取源码并进行第三方库安装。 ``` git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR cd PaddleOCR python -m pip install -r requirments.txt ``` - 方法二: `pip install paddleocr` 注意:95%的运行不成功的问题,都是在这一步造成的。安装完成后需要执行更新命令以解决默认安装的numpy版本过高的问题。 `python -m pip install numpy==1.19.3` 四、目前PYTHON的识别效果比C++高,并附上了VC++的识别图。 PS:对于VC++版本因为文件较大,无需单独安装,请直接通过命令行取回显方式调用。
  • (C#)人脸线SDK
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    C#版百度人脸离线识别SDK是一款专为开发者设计的软件开发工具包,支持在无网络环境下进行人脸识别与身份验证等功能。 C#可以通过调用百度人脸识别离线SDK的dll文件来直接在项目中使用。
  • .NET人脸线SDK
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    简介:.NET百度人脸离线识别SDK是由百度提供的一款专为.NET应用程序设计的人脸识别工具包,支持在无网络环境下进行精准的人脸检测、识别与分析。 .NET百度人脸识别离线SDK是百度公司为开发者提供的一款在本地运行的人脸识别工具包,主要针对.NET Framework环境设计。这款SDK允许开发者在不依赖云端服务的情况下进行人脸识别操作,提高了数据的安全性和处理速度。本段落将详细介绍该SDK的核心功能、使用方法以及相关技术要点。 一、核心功能 1. 人脸检测:此功能可以自动从图片中识别并定位出人脸的位置,包括脸部的边界框、关键点(如眼睛、鼻子和嘴巴)等信息。 2. 人脸比对:通过计算两张人脸特征向量之间的相似度,判断是否为同一个人。这在身份验证、相似人脸查找等方面非常有用。 3. 人脸检索:将人脸图像与已知的人脸库进行匹配,找出最相似的面孔,常用于人脸门禁、考勤系统等场景。 4. 人脸属性识别:分析人脸的年龄、性别、表情、眼镜状态等属性,有助于更深入地理解人脸信息。 5. 人脸融合:将两个人脸的关键特征融合,生成一张新的合成人脸,常用于娱乐应用。 二、使用方法 1. 安装与引入:首先下载Baidu_Face_Offline_SDK_Windows_C#_8.1压缩包,并解压获取SDK的dll文件。然后将其引用到你的.NET项目中。 2. 注册应用:在百度AI开放平台注册并创建应用,获取API Key和Secret Key。这两个密钥用于调用SDK接口时的身份验证。 3. 初始化客户端:使用API Key和Secret Key初始化人脸识别客户端,并设置相应的请求参数。 4. 调用接口:根据需求选择相应的人脸识别接口。例如,`Detect` 接口进行人脸检测、 `Compare` 接口进行人脸比对以及 `Search` 接口进行人脸检索等。每个接口都有详细的参数说明,请按照说明传递合适的参数。 三、技术要点 1. 图像处理:理解图像格式(如JPEG和PNG)及其处理方式,确保输入的图片符合SDK的要求。 2. JSON序列化与反序列化:在调用API时通常涉及JSON数据交换。因此需要熟悉JSON格式,并能正确解析返回结果。 3. 异步编程:为了提高用户体验,SDK可能提供异步版本接口。合理使用这些功能可以避免阻塞主线程。 4. 错误处理:应对可能出现的网络错误、认证失败以及其他问题进行适当的错误处理,确保程序稳定性。 5. 性能优化:对于需要大量人脸处理的应用场景,请考虑如何通过批量操作和缓存策略等方式提高效率。 .NET百度人脸识别离线SDK为开发者提供了一套高效且安全的人脸识别解决方案。灵活运用其功能可以在多种应用场景下实现智能化的人脸识别应用。在实际开发过程中,除了掌握SDK的使用方法之外,还需要具备对图像处理、网络通信以及多线程等相关技术的理解和实践能力。
  • C++版线语音SDK
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    简介:C++版百度离线语音识别SDK是一款专为开发者设计的工具包,支持在无网络环境下进行高效、准确的语音转文本处理,适用于多种应用场景。 在IT领域内,语音识别技术是近年来发展迅速的一个分支,它涉及人工智能、自然语言处理及机器学习等多个技术领域。本段落将详细介绍“百度语音识别离线版本-C++-SDK”的相关知识点,帮助开发者理解并掌握如何利用C++进行离线语音识别。 我们需要了解百度的语音识别SDK。作为中国领先的互联网巨头,在AI领域有着深厚积累的百度,其在全球范围内都享有较高知名度的语音识别技术。该SDK提供了一整套工具和接口,使开发者能够轻松地将语音功能集成到自己的应用中。而离线版本则意味着可以在没有网络连接的情况下进行处理,这对于对数据隐私有高要求或者在网络环境不稳定的应用场景非常有用。 针对C++开发者而言,百度提供了专门的C++ SDK,它包含了所有必要的库和头文件,以便在项目中直接调用。使用该SDK的优势在于其高效、稳定和跨平台的特点;这使开发人员能够利用C++的强大性能与灵活性来构建高性能的应用程序。 “百度语音识别离线版本-C++-SDK”主要包括以下几个关键知识点: 1. **API接口**:通常会提供一系列供开发者调用的API,例如初始化引擎、开始录音、停止录音和获取结果等。理解并掌握这些接口的方法是实现功能的关键。 2. **音频处理**:需要处理本地的音频数据;C++ SDK提供了读取与预处理的功能,包括采样率转换、噪声抑制及回声消除等步骤以保证准确性。 3. **模型加载和解码**:离线版本包含预先训练好的语音识别模型。开发者需按指定方式载入这些模型,并使用SDK提供的算法将音频特征转化为文字。 4. **事件处理**:在过程中,可能会触发如录音开始、结束或错误发生等不同类型的事件;编写相应的回调函数来处理这些情况是必要的。 5. **多平台支持**:由于C++的跨平台特性,“百度语音识别SDK”可以在Windows、Linux和macOS等多种操作系统上运行。需要注意的是,在不同的平台上,兼容性和配置可能有所不同。 6. **示例代码**:通常会提供示例项目以帮助开发者快速理解如何使用SDK;这包括如何进行初始化与配置以及录音及识别等操作。 为了成功地利用“百度语音识别离线版本-C++-SDK”,开发人员需要熟悉C++编程,了解音频处理的基本原理,并具备一定的AI和语音技术背景。通过深入研究文档并实践示例代码,开发者可以逐步掌握这一强大的工具,并为自己的应用程序增添智能化的交互功能。
  • 1.1版线SDK示例演示
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    本视频展示百度最新1.1版本离线语音识别软件开发工具包的应用示例,详细演示其安装与操作流程,帮助开发者快速上手集成到项目中。 “百度离线识别SDK1.1 demo”是一个基于Android平台的示例项目,旨在帮助开发者理解和应用百度人脸识别的离线识别功能。这个SDK允许应用程序在没有网络连接的情况下进行人脸检测和识别,这对于一些对实时性要求高或者网络环境不稳定的场景尤其重要。 该SDK的1.1版本可能在编译和运行时遇到问题,这通常与Gradle配置有关。“implementation”、“api” 和 “complile” 是 Gradle 构建系统中的依赖管理关键字。它们之间的差异直接影响到项目的构建和依赖传递性:“implementation” 用于私有依赖,在当前模块内部可见但不会被其他使用该项目的模块继承;“api” 允许其暴露给消费者,类似于旧版的 “compile”。然而,“compile” 在 Gradle 3.4 及更高版本中已被弃用,推荐使用“api”或“implementation”。 在解决编译失败的问题时,请确保检查Gradle版本是否为3.4,并正确地使用“implementation” 或者 “api” 引入百度SDK和其他依赖库。同时,需要仔细检查 Gradle 配置文件(build.gradle)中的依赖项是否存在冲突或版本不匹配的情况。遇到运行失败问题可能是由于权限设置、设备兼容性、库初始化错误或者API调用不当导致的,请确保在AndroidManifest.xml 文件中声明了必要的权限。 本项目涉及的技术点包括: 1. **人脸识别**:人工智能领域的一个子领域,通过分析和比较人脸特征信息来实现身份验证或识别。 2. **离线识别SDK**:可以在本地进行人脸检测和识别,无需网络连接。适用于对数据安全性和隐私保护有高要求的应用场景。 3. **Android平台上的脸部处理技术**:包括使用 Android SDK、JNI 和硬件加速等技术在安卓设备上实现人脸识别功能的技术方案。 4. **Gradle 3.4版本**:这是一个 Gradle 构建工具的更新版,包含对依赖管理改进和性能优化的功能升级。 5. **百度的人脸识别服务**:提供包括人脸检测、校准及身份匹配在内的多项功能,开发者可以通过集成SDK将其应用到自己的项目中。 “FaceSDKAndroidSample”很可能是一个包含了百度离线识别 SDK1.1 demo 的 Android 示例项目。它提供了源代码、资源文件和配置文件供学习参考之用。通过研究并调试这个示例,你可以了解如何在安卓应用程序里正确地集成和使用百度的人脸识别服务。在这个过程中,你需要熟悉Android Studio的开发环境,并理解安卓应用的基本结构以及如何处理异步任务与生命周期管理。同时对XML布局设计、Java或Kotlin编程语言的理解也是必要的。
  • 人脸线SDK及应示例
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    简介:百度人脸离线识别SDK提供高效的人脸检测与识别功能,适用于Android和iOS平台。本示例展示其在身份验证、考勤系统等场景中的应用。 百度提供了一款离线人脸识别SDK,适用于Android平台,并且包含实例以帮助开发者进行离线识别功能的开发。
  • PaddleOCR开源版线OCR1.0
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    简介:PaddleOCR开源版离线OCR识别1.0是一款基于飞桨框架开发的文字识别工具,能够在无网络环境下准确快速地进行文字检测与识别。 基于1.1的老识别库,识别效果不错。
  • AndroidPocketSphinx线语音项目(小范围语音)源码分享.zip
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    本资源提供了一个基于Android平台的PocketSphinx离线语音识别项目的完整源代码。该项目专注于实现高精度的小范围语音识别功能,适用于需要在无网络环境下进行精确语音转文本转换的应用场景。 Android平台使用PocketSphinx进行离线语音识别的项目源码适用于小范围语音99%识别率的应用开发。此项目为安卓应用提供了详细的代码参考,适合以下几类人群: 1. 学生毕业设计研究参考; 2. 个人学习和研究参考; 3. 公司开发项目的技术参考。
  • C# 使 PaddleOCR 实现线 OCR 图片文字源码
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    本项目提供使用C#语言调用PaddleOCR库进行图片文字识别的完整代码示例,适用于需要在无网络环境下运行的本地应用。 使用C#进行本地离线OCR读取图片上的文字(利用PaddleOCR),可以通过鼠标点击获取对应位置的文字。此外,支持图片缩放功能,并且可以输入编号来获取特定位置的文字内容。