Deep Ocr

2024-09-07 15:52
文章标签 ocr deep

本文主要是介绍Deep Ocr,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.圈出内容,文本那里要有内容.然后你保存,并'导出数据集'.

2.找出deep_ocr_recognition_training_workflow.hdev 文件.修改“DatasetFilename := 'Test.hdict'”

310行 write_deep_ocr (DeepOcrHandle, BestModelDeepOCRFilename)

3.推理test.hdev

但发现很慢,没有mlp快,准确率也没有mlp高。

Halcon深度学习Ocr代码

这篇关于Deep Ocr的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1145495

相关文章

Spring Boot集成Tess4J实现OCR

1.什么是Tess4j? Tesseract是一个开源的光学字符识别(OCR)引擎,它可以将图像中的文字转换为计算机可读的文本。支持多种语言和书面语言,并且可以在命令行中执行。它是一个流行的开源OCR工具,可以在许多不同的操作系统上运行。Tess4J是一个基于Tesseract OCR引擎的Java接口,可以用来识别图像中的文本,说白了,就是封装了它的API,让Java可以直接调用。 Tess

推荐一款强大的OCR软件,请低调使用!

今天给大家分享一款开源的OCR识别软件,可以提升大家的办公效率——Umi-OCR,支持window​和Linux系统。 Umi-OCR支持提取一张图片或者多张图片的信息,只需通过右边的功能页选择相应的功能。 点击左边的“截图OCR”进入页面 点击“截图”按钮选取截图区域,直接在右边的记录中​提取出截图中的信息。 批量OCR功能也一样,点击左边菜单的“批量OCR”菜单

使用百度飞桨PaddleOCR进行OCR识别

1、代码及文档 代码:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR?tab=readme-ov-file 介绍文档:https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/ppocr/overview.html 2、依赖安装 在使用过程中需要安装库,可以依据代码运行过程中的提示安装。我使用的为python3.7,安装库为:

免费OCR 文字识别工具

免费:本项目所有代码开源,完全免费。 方便:解压即用,离线运行,无需网络。 高效:自带高效率的离线OCR引擎,内置多种语言识别库。 灵活:支持命令行、HTTP接口等外部调用方式。 功能:截图OCR / 批量OCR / PDF识别 / 二维码 / 公式识别 下载地址:https://pan.quark.cn/s/f263ecc221b7

Introduction to Deep Learning with PyTorch

1、Introduction to PyTorch, a Deep Learning Library 1.1、Importing PyTorch and related packages import torch# supports:## image data with torchvision## audio data with torchaudio## text data with t

Face Recognition简记1-A Performance Comparison of Loss Functions for Deep Face Recognition

创新点 1.各种loss的比较 总结 很久没见到这么专业的比较了,好高兴。 好像印证了一句话,没有免费的午餐。。。。 ArcFace 和 Angular Margin Softmax是性能比较突出的

Chainlit结合百度飞浆的ocr识别和nlp自然语言处理做图片文字信息提取

PP飞桨简介 PaddlePaddle(PArallel Distributed Deep LEarning),是由百度公司开发的一款开源深度学习平台,支持动态和静态图模式,提供了从模型构建到训练、预测等一系列的功能。PaddlePaddle 的设计目标是让开发者能够更容易地实现、训练和部署自己的深度学习模型。它支持多种操作系统,并提供了多种编程接口,包括 Python 和 C++。 Pad

A fault diagnosis method of bearings based on deep transfer learning

A fault diagnosis method of bearings based on deep transfer learning 基于深度迁移学习的轴承故障诊断方法 ABSTRACT 近年来,许多深度迁移学习方法被广泛应用于不同工况下的轴承故障诊断,以解决数据分布移位问题。然而,在源域数据差异较大、特征分布不一致的情况下,深度迁移学习方法在轴承故障诊断中的准确率较低,因此本文提出了一种

基于tesseract实现文档OCR识别

导入环境 导入必要的库 numpy: 用于处理数值计算。 argparse: 用于处理命令行参数。 cv2: OpenCV库,用于图像处理。 import numpy as npimport argparseimport cv2 设置命令行参数 ap = argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i", "--image", defaul

Deep Learning Techniques for Medical Image Segmentation: Achievements and Challenges

前言: 该篇文章较为全面但稍偏简单的介绍医学图像分割的常见数据集、各种神经网络,以及常见的训练技巧等问题。 一、重点摘录 2.5D approaches are inspired by the fact that 2.5D has the richer spatial information of neighboing pixels wiht less computational costs t