PaddleOCR 是目前最好的开源OCR框架, 但paddle框架的兼容性实在不怎么好, 部署的时候容易出现各种各样的问题. 如果能把PaddleOCR转成ONNX, 就可以跳过paddle框架坑的同时, 又可以白嫖PaddleOCR的强大检测性能. 本文会介绍一下, 如何把最新的PP_OCRv4
PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网络，可以根据需要选择相应的配置文件，启动训练。 本节以icdar15数据集、MobileNetV3作为骨干网络的DB检测模型（即超轻量模型使用的配置）为例，介绍如何完成PaddleOCR中文字检测模型的训练、评估与测试。
PaddleOCRSharp v4.3版本，已经于5月23日发布。该版本的发布，在不影响识别精度的同时，带来了10%~15%速度的提升。 项目地址：https://gitee.com/raoyutian/PaddleOCRSharp 项目简介 PaddleOCRSharp 作者是广州英田信息科技有限
[百度飞桨(PaddlePaddle) - PaddleOCR 文字识别简单使用](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17384874.html) [百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览](https://
 ```bash [root@localhost PaddleOCR]# strings /lib64/libs
Python 读取图片 转 base64 并生成 JSON ```python import json import base64 img_path = r'D:\OpenSource\PaddlePaddle\PaddleOCR\images\005.jpeg'; with open(img_pa
[OCR -- 文本识别 -- 理论篇](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17445583.html) 本章将详细介绍如何基于PaddleOCR完成CRNN文本识别模型的搭建、训练、评估和预测。数据集采用 icdar 2015，其中训练集有4468张，测试集有20
