文本,文字识别02----PaddleOCR基础概念及介绍,安装和使用,人工智能是一种使计算机模仿人类的一种技术,PaddleOCR的安装地址-https://www.paddlepaddle.org

简介: 文本,文字识别02----PaddleOCR基础概念及介绍,安装和使用,人工智能是一种使计算机模仿人类的一种技术,PaddleOCR的安装地址-https://www.paddlepaddle.org

飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台

视频链接:

PaddleOCR-Win安装_哔哩哔哩_bilibili

安装地址:

相关概念:

PaddlePaddle是百度开源的深度学习框架,框架屏蔽了模型机构,用户只需要关注底层结构

本次不涉及模型训练,我们只使用,已经训练好的模型

PaddleOCR使用了轻量级模型,PaddleOCR可以实现数码表识别,液晶表的识别

python -m pip install paddlepaddle==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载地址:

下载

拷贝命令

打开命令行输入就行

检验paddle是否安装成功

1. python
2. import paddle
3. paddle.utils.run_check()

再到github

搜索paddleOCR

往下滑找到快速开始

这里有一条OCR的命令,我们给他执行一下

退出python环境,quit()

下载

pip install "paddleocr>=2.6.1"

2.7.0是版本号的意思,i是镜像的意思

根据提示我们需要把下面的路径假如到环境变量,否则paddocr命令无法执行

D:\module\python\Lib\site-packages

找到系统变量的path

把目录给拷一下

随便指点一下,检验是否安装成功:

检验是否成功:

输入pip list

看是否有有paddleocr模块

paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false

比较好路径和图片的样式

这样就可以看到效果了


相关文章
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
超越文本局限:生成式人工智能(GAI)认证引领未来技能新范式
生成式人工智能(GAI)正成为重塑社会生产力的关键力量,但其在复杂逻辑与深度推理方面存在局限。本文探讨GAI技术现状、局限及突破路径,如多模态融合、强化学习等,并引入GAI认证体系,助力个人技能提升与企业创新。未来,GAI认证有望引领技能新范式,推动社会生产力变革。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 文字识别 自然语言处理
OCR技术:解锁文字识别的无限可能
OCR(光学字符识别)技术是数字化浪潮中的关键工具,可将纸质文档、手写笔记或复杂背景下的文字图像转化为可编辑文本。本文从图像采集、预处理、字符识别到文本校正,全面解析OCR技术的原理,并探讨其在智能办公、智慧交通、便捷生活等领域的广泛应用。未来,OCR将与自然语言处理、计算机视觉等技术深度融合,推动智能化和综合化发展。通过开放生态系统和政策支持,开发者可探索更多创新场景,如古籍数字化、盲人阅读等,为社会带来更多价值。
1976 57
|
机器学习/深度学习 人工智能 文字识别
Kimi 上线视觉思考模型,K1 系列强化学习模型正式开放,无需借助外部 OCR 处理图像与文本进行思考并回答
k1视觉思考模型是kimi推出的k1系列强化学习AI模型,具备端到端图像理解和思维链技术,能够在数学、物理、化学等领域表现优异。本文详细介绍了k1视觉思考模型的功能、技术原理、使用方法及其在多个应用场景中的表现。
1227 68
Kimi 上线视觉思考模型,K1 系列强化学习模型正式开放,无需借助外部 OCR 处理图像与文本进行思考并回答
|
人工智能 文字识别 自然语言处理
Vision Parse:开源的 PDF 转 Markdown 工具,结合视觉语言模型和 OCR,识别文本和表格并保持原格式
Vision Parse 是一款开源的 PDF 转 Markdown 工具,基于视觉语言模型,能够智能识别和提取 PDF 中的文本和表格,并保持原有格式和结构。
1808 19
Vision Parse:开源的 PDF 转 Markdown 工具,结合视觉语言模型和 OCR,识别文本和表格并保持原格式
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
探索人工智能的无限可能:从基础概念到实际应用
【10月更文挑战第35天】在这篇文章中,我们将一起走进人工智能的世界,探索它的无限可能。从基础概念出发,我们将深入理解人工智能的定义、发展历程以及主要技术。然后,我们将通过具体的代码示例,展示如何利用Python和TensorFlow实现一个简单的人工智能模型。最后,我们将探讨人工智能在现实世界中的应用,包括自动驾驶、医疗健康、金融等领域,并思考其未来发展的可能性。让我们一起开启这场人工智能的奇妙之旅吧!
198 1
|
存储 人工智能 文字识别
AI与OCR:数字档案馆图像扫描与文字识别技术实现与项目案例
本文介绍了纸质档案数字化的技术流程,包括高精度扫描、图像预处理、自动边界检测与切割、文字与图片分离抽取、档案识别与文本提取,以及识别结果的自动保存。通过去噪、增强对比度、校正倾斜等预处理技术,提高图像质量,确保OCR识别的准确性。平台还支持多字体识别、批量处理和结构化存储,实现了高效、准确的档案数字化。具体应用案例显示,该技术在江西省某地质资料档案馆中显著提升了档案管理的效率和质量。
1693 1
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
文本情感识别分析系统Python+SVM分类算法+机器学习人工智能+计算机毕业设计
使用Python作为开发语言,基于文本数据集(一个积极的xls文本格式和一个消极的xls文本格式文件),使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
447 0
文本情感识别分析系统Python+SVM分类算法+机器学习人工智能+计算机毕业设计
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索人工智能在文本情感分析中的应用
【9月更文挑战第4天】本文旨在通过一个简化的模型,介绍如何利用AI技术对文本进行情感分析。我们将从基础理论出发,逐步深入到实际操作,展示如何训练一个简单的情感分析模型。文章不仅涵盖了理论知识,还提供了代码示例,帮助读者更好地理解并实践所学知识。
|
人工智能 自然语言处理 开发工具
探索移动应用开发之旅:从新手到专家人工智能在文本生成中的应用与挑战
【8月更文挑战第27天】本文旨在为初学者提供一条清晰的路径,通过了解移动操作系统的基础知识、选择合适的开发工具、学习编程语言以及掌握用户界面设计原则,逐步成长为移动应用开发的专家。我们将一起探讨如何将创意转化为现实中的移动应用,并确保这些应用在多样化的设备上均能良好运行。