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ChineseOCR: YOLO3+CRNN(Windows+PyTorch环境搭建与测试)

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简介:
本项目介绍在Windows环境下使用PyTorch搭建YOLO3+CRNN模型进行中文光学字符识别(Chinese OCR)的过程及测试方法。 1.4.1 介绍Git地址:https://github.com/chineseocr/chineseocr。该项目目前支持darknet、keras、tensorflow、pytorch框架,但将来会主要支持darknet。Yolo3最初就是用darknet编写的。基于yolo3和crnn实现了中文自然场景文字的检测与识别功能。我尝试后发现其身份证识别效果很好。YOLO3用于目标检测,CRNN是一个端到端文本识别网络(CNN+GRU/LSTM+CTC)。 1.4.2 环境准备 目前git上的代码必须使用tensorflow=1.8版本,而我在本地用tensorflow=1.15运行时遇到了问题,并报错。

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客服
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  • ChineseOCR: YOLO3+CRNNWindows+PyTorch
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    本项目介绍在Windows环境下使用PyTorch搭建YOLO3+CRNN模型进行中文光学字符识别(Chinese OCR)的过程及测试方法。 1.4.1 介绍Git地址:https://github.com/chineseocr/chineseocr。该项目目前支持darknet、keras、tensorflow、pytorch框架,但将来会主要支持darknet。Yolo3最初就是用darknet编写的。基于yolo3和crnn实现了中文自然场景文字的检测与识别功能。我尝试后发现其身份证识别效果很好。YOLO3用于目标检测,CRNN是一个端到端文本识别网络(CNN+GRU/LSTM+CTC)。 1.4.2 环境准备 目前git上的代码必须使用tensorflow=1.8版本,而我在本地用tensorflow=1.15运行时遇到了问题,并报错。
  • Windows下WebRTC服务器
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    本项目旨在指导开发者在Windows操作系统下快速构建和配置用于WebRTC技术开发的服务器及测试环境,涵盖必要的软件安装、网络设置及调试技巧。 WebRTC(Web Real-Time Communication)是一种开放的网络通信框架,用于实现浏览器之间的实时音视频通信。在Windows操作系统下搭建WebRTC服务器及测试环境是开发者进行实时通信应用开发的基础步骤。以下将详细介绍如何在Windows环境下搭建WebRTC服务器以及进行相关测试。 一、WebRTC概述 WebRTC是一个由Google主导的开源项目,旨在提供浏览器和移动应用程序之间进行点对点(P2P)通信的能力,无需插件或额外下载。其核心组件包括:媒体引擎、传输控制协议(TCPUDP)、网络传输接口(Network Transport Interface, NTI)、信令处理以及数据通道。 二、WebRTC服务器选择 常见的WebRTC服务器有Jitsi Meet、Medialooks和Janus Gateway等。本教程将以简单的开源服务器——Jitsi Meet为例,因为其易于部署且功能强大。 三、搭建Jitsi Meet服务器 1. 安装Node.js:首先需要安装Node.js运行环境。下载并安装后,在命令行工具中输入`node -v`验证是否成功。 2. 安装Jitsi Meet:在命令行中,使用npm(Node Package Manager)来全局安装Jitsi Meet。执行`npm install -g jitsi-meet-cli`。 3. 配置Jitsi Meet:安装完成后,在命令行输入 `jitsi-meet-cli init my-jitsi-meet` 创建一个新的工作空间并生成配置文件夹。 4. 修改配置:打开“my-jitsi-meet”目录下的“config.js”和“env.js”,根据实际情况修改域名、端口及认证信息等设置。 5. 启动服务:在配置文件夹内,运行 `jitsi-meet-cli start` 来启动Jitsi Meet服务器。 四、WebRTC测试环境准备 1. 浏览器:使用支持WebRTC的浏览器如Chrome进行测试。确保已安装最新版本以获得最佳兼容性。 2. 测试环境:本地部署完成后,可通过访问 `http://localhost:8000` 来启动测试。首次访问时需要授权麦克风和摄像头权限。 五、理解WebRTC交互报文 WebRTC通信涉及的交互报文主要包括SDP(Session Description Protocol)及ICE(Interactive Connectivity Establishment)。其中,SDP用于描述音视频流中的媒体类型与编码方式等信息;而ICE则负责寻找最佳网络路径以建立点对点连接。 六、进行WebRTC测试 1. 单元测试:可以使用如webrtc-internals或chrome:webrtc-internals的工具来检查连接状态以及音频和视频质量。 2. 功能测试:邀请另一位参与者加入同一会议室,然后执行音视频通话以验证其功能是否正常。 通过以上步骤,在Windows环境下成功搭建了一个WebRTC服务器,并进行了初步的测试。后续可根据需求进一步优化配置实现更多高级特性如录制、屏幕共享等;同时深入学习和理解WebRTC交互报文机制对开发调试该应用十分重要。
  • Anaconda、VSCodePyTorch详解
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    本文详细介绍了如何使用Anaconda和VSCode在个人计算机上构建理想的Python开发环境,并特别关注于安装和配置深度学习框架PyTorch。适合希望简化数据科学工作流程的新手和技术爱好者参考。 1. 安装Anaconda:Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了conda、Python以及超过180个科学包及其依赖项。建议从清华大学镜像站点下载。 2. 安装VScode:在安装了Anaconda之后再安装VScode是合适的,因为Anaconda公司与微软公司的合作使得无需额外配置即可使用VScode。 3. 安装Pytorch:Pytorch是由Facebook公司发布的一款著名的深度学习框架。
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    本教程详细介绍了如何在Windows操作系统中配置和安装PyTorch环境的全过程,包括必要的软件准备、具体安装步骤及常见问题解决方案。适合初学者参考学习。 一、安装Anaconda 3.5 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux、Mac 和 Windows 系统,提供了包管理和环境管理的功能,可以很方便地解决 Python 并存与切换的问题,并且便于各种第三方包的安装。 二、下载和安装 个人建议推荐使用清华大学镜像来加快下载速度。选择适合你的版本进行下载;我使用的版本是Anaoonda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe,但可能因为某些原因导致安装过程较慢,具体原因尚不清楚。 环境变量配置: 需要将 D:\ProgramData\Anaconda3 和 D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin 添加到系统环境变量中。
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    本教程详细介绍在Windows操作系统中搭建Qt 5.9.1开发环境的过程,涵盖安装步骤、配置选项及常用工具集成。适合初学者快速上手。 1. QT5.9.12环境搭建 3.Windows平台下外部库的使用 6. 打包工具介绍
  • 软件的构指南
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    本指南深入讲解软件测试环境的构建与搭建过程,涵盖工具选择、配置管理及最佳实践,助您提升软件质量与开发效率。 作为一名软件测试工程师,了解如何搭建测试环境是非常重要的。这本书能够很好地教你如何搭建测试环境。
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    本文章将详细介绍如何搭建Wiggler硬件及ADS软件调试环境,包括所需材料、配置步骤和注意事项。适合初学者快速上手。 ADS+Wiggler调试环境建立
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    本课程详细讲解如何在Java环境下使用Selenium进行自动化测试,涵盖工具安装、配置及基础操作。适合软件测试初学者。 Java+Selenium 自动化测试环境部署的详细步骤如下: 1. 安装JDK:首先需要安装Java开发工具包(JDK),并确保已正确配置JAVA_HOME环境变量。 2. 下载Selenium WebDriver:访问官方网站下载适用于项目的WebDriver版本,解压后将jar文件添加到项目中或将其路径加入系统的类路径。 3. 选择浏览器驱动程序:根据要测试的浏览器类型(例如Chrome、Firefox等),下载相应的驱动程序,并确保该可执行文件在系统环境变量PATH中可用。 4. 创建Java项目并导入依赖库:利用IDE创建一个新的Java项目,然后将上一步骤中的Selenium WebDriver jar及其相关jar包添加到项目的构建路径下或使用Maven/Gradle等工具管理依赖关系。 5. 编写测试代码:编写自动化脚本以执行所需的功能测试。这包括定位页面元素、模拟用户交互以及验证预期结果等功能。 6. 运行并调试程序:运行上述编写的Java类,检查输出和日志信息来确认一切工作正常,并对错误进行修正。 7. 扩展功能与优化性能:根据需要添加更多的自动化测试案例,同时考虑使用更高级的技术(如Page Object模式、TestNG框架等)以提高代码的可维护性和效率。