PaddleOCR学习笔记 00-PaddleOCR简介

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本文介绍了PaddleOCR项目，包括文字检测与识别算法。探讨了百度自研的SAST检测算法和SRN识别算法，并提到了超轻量级模型在不同场景的应用。
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PaddleOCR学习笔记 00-PaddleOCR简介

图片可能不全，大家可以观看b站的视频。

视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1nf4y1U7RX?p=4

官网地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

入门教程：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/467229

OCR简介

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PaddleOCR开源情况

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PaddleOCR文字检测算法

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17年cvpr，基于回归

弃用了anchor，多通道的FCN接一个NMS，对feature map的每个像素点都有一个检测结果

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基于分割的方法可以检测不规则的文本，更加准确。

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总的来说，在本地的话使用模型resnet50_vd比较好一些，在端侧使用mobilenetv3比较好些。

PaddleOCR文字识别算法

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PaddleOCR总结

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百度自研文本检测算法-SAST

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百度自研文字识别算法-SRN

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百度自研端到端算法-End2End-PSL***

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PaddleOCR 9m超轻量模型

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结束

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PaddleOCR tmdp
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### PaddleOCR tmdp 示例 教训 问题解决 关于PaddleOCR与TMDP0200探头之间的关联，在现有资料中并未找到直接涉及这两者组合使用的具体实例或教程[^3]。然而，可以推测用户可能希望了解如何利用特定硬件设备（如TMDP0200）配合基于PaddleOCR的文字识别解决方案来实现某些应用场景下的优化。 对于想要深入了解PaddleOCR的应用开发人员来说，通常会关注以下几个方面： #### 文档阅读与理解 官方文档是最权威的信息源之一。建议访问[PaddleOCR GitHub页面](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)，这里不仅提供了详细的安装指南、API说明以及常见问题解答，还包含了丰富的案例研究和最佳实践分享[^1]。 #### 实践操作指导 为了更好地掌握PaddleOCR的功能特性及其实际应用效果，可以通过完成一些具体的练习项目来进行学习。例如尝试构建一个简单的光学字符识别系统，用于处理图像中的文字提取任务。这类项目的实施过程往往能够帮助开发者积累宝贵的经验，并提高解决问题的能力。 ```python from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import cv2 # 初始化模型 ocr = PaddleOCR(lang='en') img_path = 'path_to_your_image.jpg' result = ocr.ocr(img_path) for line in result: print(line) ``` 上述代码展示了怎样加载图片并通过调用`PaddleOCR`类的方法执行OCR操作，最后打印出检测到的文字信息。 #### 社区交流平台 遇到困难时不妨求助于开源社区的力量。像GitHub Issues这样的在线论坛允许用户提交疑问并与维护团队及其他贡献者互动沟通。此外还有许多第三方技术博客和个人笔记也值得参考借鉴。
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