目录一、前言二、预处理-提取车牌 1.转灰度图 2.顶帽运算 3. Sobel算子提取y方向边缘 4. 自适应二值化 5. 开运算分割（纵向去噪，分隔） 6. 闭运算合并 7. 膨胀/腐蚀 8. 腐蚀、膨胀：去噪 9. 获取外轮廓 10. 遍历所有轮廓，找到车牌轮廓三、OCR-识别文字四、优点、不足与改进方向 1.优点 2.不足 3.改进方向五、完整代码六、参考一、前言 本文使用了简单的传统图像处理
前言用python再做图文识别的时候，难免会需要用到OCR，比如用python做登录识别的时候，需要识别图文验证码，而选择paddleocr是非常不错的选择。要知道，市面上有很多精准的ocr是需要收费的，而paddleocr是款非常不错的免费ocr。安装方法，大家可以查看我之前写的一篇文章Python|如何正确安装PaddleOCR但是，本文要介绍的是，我们在安装paddleocr的时候，会遇到一个BUG，如下ERROR:Couldnotbuildwheelsforlanms-neowhichusePEP517andcannotbeinstalleddirectly废话不多说，跟着小编继续往下
记录安装百度paddleocr过程安装paddleocr已经两天了，从官网安装到各种教程安装，总是遇到很多warning与error，现在来记录一下。写在前面：xdm一定要确保自己安装的时候没有开VPN，没有开VPN，没有开VPN。本机搭建环境：python3.8.8conda4.10.1搭建过程CPU下安装paddlepaddlepython-mpipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple2.第二步安装安装PaddleOCRwhl包官方安装说法：安装过后直接报错CouldnotfetchURLhttps://pypi
前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨?我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1?项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于PaddleOCR识别火车票信息近几年OCR文字识别技术非常火爆，百度的飞浆发布了只有几MB的轻量级ocr模型，所以本项目使用paddleOCR来实现一个火车票信息识别模型。二、PaddleOCRPaddleOCR旨在打造一套丰富
上一篇讲了PaddleOCR的简单使用，但是最终的目的肯定是要将它进行服务部署方便我们调用的，这里介绍一下他的服务部署方式选择部署方式官方推荐有以下几种：Python推理C++推理Serving服务化部署（Python/C++）Paddle-Lite端侧部署（ARMCPU/OpenCLARMGPU）Paddle.js部署各个方式优缺点如下由于我本身是做Java开发，不会Python，所以采用Serving服务化部署PaddleOCR提供2种服务部署方式：基于PaddleHubServing的部署；基于PaddleServing的部署我选择的是通过PaddleHubServing进行部署安装Hu
我现在有一些问题，我遇到了CSRFCookienotset。请看下面的代码Pythondefdeposit(request,account_num):ifrequest.method=='POST':account=get_object_or_404(account_info,acct_number=account_num)form_=AccountForm(request.POSTorNone,instance=account)form=BalanceForm(request.POST)info=str(account_info.objects.filter(acct_numbe
前言：paddleocr可以说是最近ocr的主⼒军，⼤家对于paddleocr的认可度是相当的⾼，特别是最近推出的轻量级模型，可以识别近80种语⾔，并且效率是这三种ocr工具种最⾼的，相同的图⽚，paddleocr只需要2秒左右。对于多场景的⼩语种需求，需要再多多训练模型。paddleocr最⼤的好处是⽂档健全，⽀持自己训练模型，所以对于⽹上⼤多数的⽂章来说有很多使⽤者已经基于这个平台开始训练自己的模型，使⽤场景⾮常⼴泛。目录一、介绍1、什么是OCR?2、PaddleOCR 2.1PP-OCR简介和特点 2.2特点3、模型训练 3.1文本检测 3.2 文本识别 3.1文字方向分类 二、
前言：paddleocr可以说是最近ocr的主⼒军，⼤家对于paddleocr的认可度是相当的⾼，特别是最近推出的轻量级模型，可以识别近80种语⾔，并且效率是这三种ocr工具种最⾼的，相同的图⽚，paddleocr只需要2秒左右。对于多场景的⼩语种需求，需要再多多训练模型。paddleocr最⼤的好处是⽂档健全，⽀持自己训练模型，所以对于⽹上⼤多数的⽂章来说有很多使⽤者已经基于这个平台开始训练自己的模型，使⽤场景⾮常⼴泛。目录一、介绍1、什么是OCR?2、PaddleOCR 2.1PP-OCR简介和特点 2.2特点3、模型训练 3.1文本检测 3.2 文本识别 3.1文字方向分类 二、
目录AbstractTrainPreProcessArchitectureBackboneNeckHeadLossDiceLossSmoothL1LossInferPostProcess写在前面：基于PaddleOCR代码库对其中所涉及到的算法进行代码简读，如果有必要可能会先研读一下原论文。Abstract论文链接：arxiv应用场景：文本检测代码配置文件：configs/det/det_r50_vd_east.ymlTrainPreProcessclassEASTProcessTrain(object):def__init__(self,image_shape=[512,512],backg
目录AbstractTrainPreProcessArchitectureBackboneNeckHeadLossDiceLossSmoothL1LossInferPostProcess写在前面：基于PaddleOCR代码库对其中所涉及到的算法进行代码简读，如果有必要可能会先研读一下原论文。Abstract论文链接：arxiv应用场景：文本检测代码配置文件：configs/det/det_r50_vd_east.ymlTrainPreProcessclassEASTProcessTrain(object):def__init__(self,image_shape=[512,512],backg
